Regressão (estatística): diferenças entre revisões
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Em [[estatística]], '''regressão''' é uma técnica que permite explorar e inferir a relação de uma [[variável dependente]] (variável de resposta) com [[variável independente|variáveis independentes]] específicas (variáveis explicatórias). A análise da regressão pode ser usada como um método descritivo da análise de dados (por exemplo, o ajustamento de curvas) sem serem necessárias quaisquer suposições acerca dos processos que permitiram gerar os dados. ''Regressão'' designa também uma equação matemática que descreva a relação entre duas ou mais variáveis.
O método de [[estimação]] mais amplamente utilizado é o método dos [[mínimos quadrados ordinários]], contudo diversos outros métodos existem<ref>{{citar web|url=http://www.rizbicki.ufscar.br/sml.pdf|titulo=Machine Learning sob a ótica estatística|data=2018|acessodata=|publicado=|ultimo=Izbicki, Santos|primeiro=}}</ref>
Os principais problemas que devem ser enfrentados em uma regressão são: [[multicolinearidade]], [[heteroscedasticidade]], [[autocorrelação]], [[endogeneidade]] e atipicidade.
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