なぜ回帰問題が「回帰」問題と呼ばれるのか疑問に思っていました。名前の背後にある物語は何ですか？

回帰の定義の1つは、「不完全な状態または発達した状態への再発」です。

用語「回帰」は、彼の1886年論文「遺伝身長で平凡への回帰」のフランシス・ゴルトンによって使用されました。私の知る限り、彼は平均への回帰の文脈でこの用語を使っただけです。その後、この用語は、一般的な統計手法として今日の意味を多少なりとも得るために他の人に採用されました。

進歩とは対照的に、私たちは平均に戻り、すなわち退行しています。したがって、用語回帰！私が拾い、捕まってしまったその何かを考えます。

@マークホワイトはすでにリンクを述べたが、リンクをチェックするために多くの時間を持っていないあなたの人々のために、ここでは正確な正しく参照の答えです。

「回帰」の起源

「回帰」という用語は、19世紀に生物学的現象を説明するためにフランシスガルトンによって作られました。現象は、背の高い祖先の子孫の高さが通常の平均に向かって下がる傾向があることでした（平均への回帰としても知られる現象）（Galton、再版1989）。ガルトンにとって、回帰はこの生物学的意味しか持っていませんでした（ガルトン、1887）が、彼の研究は後にウドニーユールとカールピアソンによって、より一般的な統計的文脈に拡張されました（ピアソン、1903）。

参照資料

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

ゴールトン、F。（1877）。遺伝の典型的な法則。III。Nature、15（389）、 512-514。

ガルトン、F。（1989年に再版）。親族と相関関係。統計科学、4（2）、 80–86。

ピアソン、K。（1903）。先祖の遺伝の法則。Biometrika、2（2）、 211-228。

「回帰」は「回帰」に由来し、「回帰」はラテン語「回帰」に由来します-（何かに）戻ります。

その意味で、リグレッションとは、複雑で解釈しにくいデータから、より明確で意味のあるモデルに「戻る」ことを可能にする手法です。物理学者として、私はアイデアが好きです。物理学者は自然現象を比較的単純な自然法則の複数の可能な結果として見ているからです。

言い換えれば、回帰という言葉は、データが「統計モデル」の目に見える、具体的な効果であることを示唆しているようです。言い換えれば、モデルが最初に来て、あなたが望むのは、データを「元に戻す」ために元のデータに使用することです。

私が知っているようにregression、統計的意味の言葉は、ある変数の平均値と他の変数の対応する値との関係の測定です。