Lineární regrese je metoda zkoumající vztah mezi
dvěma proměnnými: nezávisle proměnnou (obvykle označovanou x) a závisle
proměnnou (obvykle označovanou y). Závisle proměnná má mít normální rozložení hodnot
(u výpočtu Pearsonova korelačního koeficientu se vyžaduje normální rozložení
obou proměnných). Rozptyly hodnot se ale nemají lišit.
Lineární regrese je popsána
modelem
y = ax + b,
kde a představuje směrnici (slope,
tangenta úhlu) a b úsek na ose y (intercept).
Těsnost vztahu určuje
koeficient determinace, jehož odmocninou získáme korelační koeficient.
Další informace
·
Příklad 021: lineární regrese
·
Regrese Passingova-Bablockova
·
Příklad 019: Passingova-Bablockova regrese
·
Příklad 020: Altmanův-Blandův graf
·
Koeficient korelační Pearsonův
·
Koeficient korelační Spearmanův
Antonín Jabor
.