Regressionsanalys handlar om att anpassa en funktion (graf) till en serie data. Det kan exempelvis vara mätvärden som inte exakt följer den teoretiska modelen.
Regressionsanalys, regression, är en gren inom statistik där målet är att skapa en funktion som bäst passar observerad data.
Vid enkel linjär regression utgår man från att en rät linje kan anpassas till data och regressionsekvationen är då
där y (vertikal) är den beroende (den som påverkas) variabeln och x (horisontell) är den oberoende (den som påverkar). Interceptet med y-axeln m och lutningen k beräknas så att felet jämfört med observerade data blir så litet som möjligt. Felet kan beräknas med exempelvis minstakvadratmetoden.
Korrelation anger inom statistiken styrkan och riktningen av ett samband mellan två eller flera variabler.
Kausalitet, eller orsakssamband, innebär en form av nödvändighet i relationen mellan empiriska fenomen (ting eller händelser). Om kausalitet råder mellan två fenomen, kallas det ena orsak och det andra verkan.
Debatten i media (kanske i synnerhet sociala medier) innehåller många (ibland medvetna) missuppfattningar där en korrelation presenteras som ett kausalt samband, det vill säga ett orsak och verkan-samband.
Kausalitet handlar om orsak och verkan. Korrelation innebär inte att det måste finnas en kausalitet
Kul exempel: Spurious correlations
Prova även kommandot:'
Första kolumnen visar snörets längd för en pendel. I andra kolumnen visas tiden för fem svängningar. Därefter räknas svängningstiden för en svängning ut. I GGB kan man göra regression och pröva räta linjen, en andragradsfunktion och en potensfunktion.
Läs mer om hur Pendeln fungerar.
Facit: Så här kan en regressionsanalys av pendeldata (i Classic) se ut. Vilken slutsats drar du?
Se exempel.