회귀 문제를 왜 "회귀"문제라고 생각하는지 궁금했습니다. 이름 뒤에 숨겨진 이야기는 무엇입니까?

회귀에 대한 한 가지 정의 : "완벽하지 않거나 덜 발달 된 상태로의 재발"

"회귀"라는 용어는 그의 1886 년 논문 "유전자 키의 평범성에 대한 회귀"에서 Francis Galton에 의해 사용되었습니다. 내 지식으로는 그는 평균에 대한 회귀 의 맥락에서 그 용어를 사용했다 . 그런 다음이 용어는 오늘날 일반적인 통계 방법으로 사용되는 의미를 다소 얻기 위해 다른 사람들에 의해 채택되었습니다.

진보와 반대로, 우리는 평균, 즉 회귀로 되돌아갑니다. 따라서 회귀라는 용어! 나는 그 물건이 집어 들고 붙어 있다고 생각합니다.

@Mark White는 이미 링크를 언급했지만 링크를 확인할 시간이없는 사용자를 위해 올바르게 참조 된 답변은 다음과 같습니다.

'회귀'의 기원

"회귀"라는 용어는 19 세기 프란시스 갈튼 (Francis Galton)에 의해 생물학적 현상을 설명하기 위해 만들어졌습니다. 이 현상은 키가 큰 조상의 후손의 키가 정상 평균 (평균에 대한 회귀라고도 알려진 현상)으로 내려가는 경향이 있었습니다 (Galton, reprinted 1989). Galton에게 회귀는 이러한 생물학적 의미만을 가졌지 만 (Galton, 1887) , 그의 연구는 나중에 Udny Yule과 Karl Pearson에 의해보다 일반적인 통계적 맥락으로 확장되었다 (Pearson, 1903).

참고 문헌

https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis#History

F. Galton (1877). 유전 법칙. III. 자연, 15 (389), 512-514.

Galton, F. (1989 년 재 인쇄). 친족 관계 통계 과학, 4 (2), 80–86.

피어슨, 케이 (1903). 조상의 유전 법. Biometrika, 2 (2), 211-228.

"회귀"는 라틴어 "회귀"에서 유래 한 "회귀"에서 비롯됩니다.

그런 의미에서 회귀는 지저분하고 해석하기 어려운 데이터에서보다 명확하고 의미있는 모델로 "돌아갈 수있는"기술입니다. 물리학 자로서, 나는 물리학 자들이 자연 현상을 비교적 단순한 자연 법칙의 여러 가능한 결과로보고 있기 때문에 아이디어를 좋아합니다.

다시 말해서, 회귀라는 단어는 데이터가 "통계 모델"의 가시적이고 실질적인 영향임을 시사하는 것 같습니다. 다시 말해, 모델이 먼저 나오고, 데이터를 사용하여 원래 데이터로 되돌아가는 것이 바람직합니다.

regression통계적 의미에서 단어는 한 변수의 평균 값과 다른 변수의 해당 값 사이의 관계를 측정하는 것입니다.