regressione
regressione
regressione in statistica, espressione impiegata per designare sia la dipendenza in media di una variabile da una o più altre variabili, sia i metodi statistici impiegati per individuare tale dipendenza. Il termine si deve a F. Galton che, in uno studio sui semi di piselli in successive generazioni, osservò che le fluttuazioni delle loro dimensioni in media diminuivano (cioè regredivano). In generale, un modello di regressione ricerca una relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti, dette variabili esplicative o regressori. Si cerca quindi una funzione di regressione del tipo Y = ƒ(X1, ..., Xk) dove X1, ..., Xk sono le variabili esplicative. Se le osservazioni effettuate o le ipotesi teoriche individuano una sola variabile esplicativa, si parla di regressione semplice; altrimenti, quando più caratteri relativi a uno stesso fenomeno sono interrelati tra loro in modo complesso, si utilizzano modelli di → regressione multipla. Se il modello ipotizzato è una funzione lineare, si parla di → regressione lineare, altrimenti si fa riferimento ad altri modelli funzionali e si considerano quindi regressioni non lineari: quadratica, esponenziale, logaritmica ecc. In ogni caso, il primo passo utile per arrivare alla definizione di una legge di dipendenza di un carattere Y da un carattere X è di tipo qualitativo e consiste nell’esame del → diagramma a dispersione, costituito dalla rappresentazione sul piano cartesiano della nuvola di punti dei dati statistici in esame.