Regression

Nej, korrelationskoefficient og forklaringsgrad siger noget om, hvor troværdig dén linie er, man har beregnet ved lineær regression. Disse størrelser er ikke lig med kvadratsummen. Ofte taler man om signifikansniveau på et vist antal %.

Begrebet regression i den matematiske betydning, er en beregnet tendenslinje, som passer bedst og med mindst mulige afvigelser blandt en serie observationer. Når man sætter sine tal ind i den fundne forskrift for tendenslinjen, vil man som regel ikke få nøjagtig de samme sæt sammenhørende værdier, men så tæt på, som beregningen har gjort dem til.

 Hvad er ideen så med kvadratsummen ? Udregner man så kvadratsummen bedst som man nu kan , hvilket giver den bedst mulig linje. Ved at så finde r^2, så finder man ud om denne bedste linje overhovedet er troværdig?

Ved at vælge kvadratsummen sikrer man sig mindst mulig afvigelse på talsæt, som vil ligge både over og under tendenslinjen. Alle differencer bliver positive, da de kvadreres og små afvigelser ligeledes minimale ved kvadrering. 

 "små afvigelser ligeledes minimale ved kvadrering."  - kan dette uddybes ?

 "At finde den bedste rette linje ved brug af mindste kvadratsum kaldes at foretage lineær regression" <-- taget fra linket

så må det vil være rigtigt det jeg siger i #0