Vis kilden til Regresjonskurve

En '''regresjonskurve''' er en matematisk modell som beskriver forholdet mellom en avhengig variabel og en eller flere uavhengige variabler basert på [[observasjonsdata]]. I [[regresjonsanalyse]] brukes kurven til å forklare trender, predikere fremtidige verdier og undersøke sammenhenger i data. Regresjonskurver kan ha mange forskjellige former, avhengig av den underliggende relasjonen mellom variablene.

== Typer regresjonskurver ==
Regresjonskurver kan representere både lineære og ikke-lineære relasjoner. Noen vanlige typer inkluderer:

=== Lineær regresjon ===
I lineær regresjon antar man at forholdet mellom den avhengige og de uavhengige variablene er en rett linje. Modellen har formen:

<math> y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon </math>

Her er <math> \beta_0 </math> konstantleddet, <math> \beta_1 </math> stigningstallet og <math> \varepsilon </math> feilleddet.<ref>Draper, N. R., & Smith, H. (1998). ''Applied Regression Analysis''. John Wiley & Sons.</ref>

=== Polynomisk regresjon ===
I polynomisk regresjon brukes en høyeregradspolynom for å modellere data som ikke er lineært korrelert. Et eksempel er en kvadratisk regresjon, som kan beskrives ved:

<math> y = \beta_0 + \beta_1 x + \beta_2 x^2 + \varepsilon </math>

=== Eksponentiell og logaritmisk regresjon ===
Eksponentielle og logaritmiske modeller brukes ofte når endringer skjer i raskt varierende hastigheter, som ved populasjonsvekst eller radioaktiv nedbrytning:

* Eksponentiell form: <math> y = \beta_0 e^{\beta_1 x} </math>
* Logaritmisk form: <math> y = \beta_0 + \beta_1 \ln(x) </math>

=== Hyperbolske kurver i relativitetsteori ===
I relativitetsteorien spiller hyperbolske funksjoner en nøkkelrolle i å beskrive tid-rom-strukturer. For eksempel kan hyperbolsk regresjon benyttes for å modellere forholdet mellom tid og rom i [[spesialrelativitetsteorien]], hvor tidsdilatasjon beskrives ved:

<math> \Delta t' = \frac{\Delta t}{\sqrt{1 - \frac{v^2}{c^2}}} </math>

Her er <math> c </math> lysets hastighet, og <math> v </math> er objektets hastighet.<ref>Einstein, A. (1905). "On the Electrodynamics of Moving Bodies." ''Annalen der Physik''.</ref>

=== Spline-regresjon ===
Spline-regresjon bruker stykker av polynomer for å tilpasse data med komplekse mønstre. Denne metoden er nyttig når datasettet inneholder plutselige endringer eller knekkpunkter.<ref>de Boor, C. (2001). ''A Practical Guide to Splines''. Springer.</ref>

== Anvendelser ==
Regresjonskurver brukes på tvers av mange disipliner:

* '''Økonomi:''' For å modellere sammenhenger mellom faktorer som pris og etterspørsel.
* '''Naturvitenskap:''' For å modellere fysiske prosesser, som bevegelse og energiomsetning.
* '''Medisin:''' For å forutsi sykdomsforløp basert på kliniske målinger.
* '''Maskinlæring:''' For å lage prediksjonsmodeller basert på treningsdata.

== Fordeler og begrensninger ==
Regresjonsanalyse gir verdifull innsikt i data, men er ikke uten begrensninger. Hvis en feilaktig modell velges, kan resultatene bli misvisende. Overtilpasning (''overfitting'') er også en vanlig utfordring, hvor modellen passer dataene for godt og derfor ikke generaliserer til nye datasett.<ref>Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). ''The Elements of Statistical Learning''. Springer.</ref>

== Historie ==
Regresjonsanalyse ble først utviklet av [[Francis Galton]] på slutten av 1800-tallet, som oppdaget fenomenet "regresjon mot gjennomsnittet" i sin forskning på arvelighet.<ref>Galton, F. (1886). "Regression Towards Mediocrity in Hereditary Stature." ''Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland''.</ref>

== Se også ==
* [[Lineær regresjon]]
* [[Relativitetsteori]]
* [[Statistisk modellering]]

== Referanser ==

== Eksterne lenker ==
* [https://www.scribbr.com/statistics/regression-analysis/ Introduksjon til regresjonsanalyse]

== Anvendelser ==
Regresjonskurver brukes på tvers av mange disipliner:

* '''Økonomi:''' For å modellere sammenhenger mellom faktorer som pris og etterspørsel.
* '''Naturvitenskap:''' For å modellere fysiske prosesser, som bevegelse og energiomsetning.
* '''Medisin:''' For å forutsi sykdomsforløp basert på kliniske målinger.
* '''Maskinlæring:''' For å lage prediksjonsmodeller basert på treningsdata.

== Fordeler og begrensninger ==
Regresjonsanalyse gir verdifull innsikt i data, men er ikke uten begrensninger. Hvis en feilaktig modell velges, kan resultatene bli misvisende. Overtilpasning (''overfitting'') er også en vanlig utfordring, hvor modellen passer dataene for godt og derfor ikke generaliserer til nye datasett.<ref>Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). ''The Elements of Statistical Learning''. Springer.</ref>

== Historie ==
Regresjonsanalyse ble først utviklet av [[Francis Galton]] på slutten av 1800-tallet, som oppdaget fenomenet "regresjon mot gjennomsnittet" i sin forskning på arvelighet.<ref>Galton, F. (1886). "Regression Towards Mediocrity in Hereditary Stature." ''Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland''.</ref>

== Referanser ==
<references />

== Se også ==
* [[Lineær regresjon]]
* [[Relativitetsteori]]
* [[Statistisk modellering]]

== Eksterne lenker ==
* [https://www.scribbr.com/statistics/regression-analysis/ Introduksjon til regresjonsanalyse]

[[Kategori:Regresjonsanalyse]]