Regression alebo regressia je štatistická metóda používaná na modelovanie vzťahov medzi premennými a predikciu hodnôt jednej premennej na základe hodnôt iných premenných. Je to jedna z najbežnejších metód používaných v štatistike a strojovom učení na analýzu a predikciu dát.
V regresnej analýze je zvyčajne jedna premenná, nazývaná závislá premenná, predikovaná na základe hodnôt jednej alebo viacerých nezávislých premenných, nazývaných vysvetľujúce premenné. Cieľom je nájsť matematický vzťah, ktorý najlepšie opisuje vzťah medzi týmito premennými a umožňuje predikovať hodnotu závislej premennej pre nové vstupné hodnoty nezávislej premennej.
Regresia sa môže aplikovať na rôzne typy dát, vrátane spojitých a kategorických premenných. Existuje viacero typov regresnej analýzy, ako je lineárna regresia, logistická regresia, polynomiálna regresia, regresia s viacnásobnými premennými a ďalšie. Vo výbere vhodného typu regresie sa zohľadňujú charakteristiky dát a cieľ analýzy.
V regresnej analýze sa využívajú štatistické metódy na odhadnutie parametrov modelu a vyhodnotenie jeho presnosti a relevancie. Výsledkom regresnej analýzy je zvyčajne matematický model vo forme rovnice, ktorý popisuje vzťah medzi premennými.
Regresia nachádza uplatnenie v rôznych oblastiach, ako napríklad ekonómia, finančníctvo, marketing, medicína, sociálne vedy a ďalšie. Jej využitie zahŕňa predikciu budúcich hodnôt, identifikáciu vplyvových faktorov, testovanie hypotéz a porovnávanie skupín.
Je dôležité mať na pamäti, že regresia je štatistický model, a preto by sme mali interpretovať jej výsledky s opatrnosťou a brať do úvahy všetky relevantné faktory a obmedzenia.
