回归的含义

“回归”即是:“靠拢” 的意思
回归方程: 往往是一个函数曲线,说白了就是:数据点有靠拢趋势的曲线。
回归分析:确定因变量与自变量之间是否存在相互依赖关系,说白了,有没有这样一个曲线,是坐标点有向它靠拢趋势的。

回归一词的来源

回归分析法是由著名的英国人类学家、统计学家高尔顿(F.Galton,1882~1911)所创立的。早年,高尔顿曾致力于化学和遗传学领域的研究,他在研究英国人中父子身高之间的关系时创立了回归分析法。

1889年,高尔顿和他的学生、现代统计学奠基人之一的皮尔逊(Pearson)收集了1078对父亲及其1个成年儿子的身高数据,根据调查数据作出散点图后发现,个子高的父亲确有生出个子高的儿子的倾向;同样个子矮的父亲也有生出个子矮的儿子的倾向。

高尔顿研究后还发现,这1078个父亲的身高平均值为68英寸,1078个儿子的身高平均值是69英寸。一种自然的想法是:如果父亲的身高是x英寸,那么他儿子的身高平均来说大致是x+1英寸。但高尔顿在研究时发现,当父亲的身高是72英寸时,他们的儿子的平均身高仅为71英寸,并没有达到73英寸。他同时还发现,身高只有64英寸的父亲其儿子的平均身高为67英寸,竟然比预期的65英寸高了2英寸。由此他得出结论:尽管高父亲往往生出高儿子,矮父亲大多生出爱矮儿子,但”儿子们“的身高有想全体男子身高的平均值靠近的趋势,即子代身高有向平均值”回归“的倾向。

高尔顿的解释是:大自然具有一种约束力,使得人类身高的分布在一定时期内相对稳定而不产生两极分化,这就是所谓的”回归“效应。通过这一例子,高尔顿引入了”回归“(reversion,后来慢慢演变成regression)一词。

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