{"id":28434,"date":"2023-06-20T18:17:37","date_gmt":"2023-06-20T21:17:37","guid":{"rendered":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/psychedelic-medicine-copy\/"},"modified":"2023-07-03T18:36:10","modified_gmt":"2023-07-03T21:36:10","slug":"regression-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/regressioanalyysi\/","title":{"rendered":"Regressioanalyysin k\u00e4ytt\u00f6 monimutkaisten suhteiden ymm\u00e4rt\u00e4miseksi"},"content":{"rendered":"<p>Regressioanalyysi on l\u00e4hestymistapa yhden tai useamman riippumattoman muuttujan ja riippuvan muuttujan v\u00e4lisen yhteyden tunnistamiseen ja analysointiin. Menetelm\u00e4\u00e4 k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n laajalti useilla eri aloilla, kuten terveydenhuollossa, yhteiskuntatieteiss\u00e4, tekniikassa, taloustieteiss\u00e4 ja liike-el\u00e4m\u00e4ss\u00e4. Regressioanalyysin avulla voit tutkia tietojen perussuhteita ja kehitt\u00e4\u00e4 ennustemalleja, jotka auttavat sinua tekem\u00e4\u00e4n perusteltuja p\u00e4\u00e4t\u00f6ksi\u00e4.<\/p>\n\n\n\n<p>T\u00e4ss\u00e4 artikkelissa annetaan kattava yleiskatsaus regressioanalyysiin, mukaan lukien sen toiminta, helppotajuinen esimerkki ja selitet\u00e4\u00e4n, miten se eroaa korrelaatioanalyysist\u00e4.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-what-is-regression-analysis\">Mik\u00e4 on regressioanalyysi?<\/h2>\n\n\n\n<p>Regressioanalyysi on tilastollinen menetelm\u00e4, jolla tunnistetaan ja kvantifioidaan riippuvan muuttujan ja yhden tai useamman riippumattoman muuttujan v\u00e4linen yhteys. P\u00e4hkin\u00e4nkuoressa se auttaa ymm\u00e4rt\u00e4m\u00e4\u00e4n, miten yhden tai useamman riippumattoman muuttujan muutokset liittyv\u00e4t riippuvan muuttujan muutoksiin.<\/p>\n\n\n\n<p>Jotta ymm\u00e4rt\u00e4isit regressioanalyysin perusteellisesti, sinun on ensin ymm\u00e4rrett\u00e4v\u00e4 seuraavat termit:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Riippuvainen muuttuja: <\/strong>T\u00e4m\u00e4 on muuttuja, jonka analysoinnista tai ennustamisesta olet kiinnostunut. Se on tulosmuuttuja, jota yrit\u00e4t ymm\u00e4rt\u00e4\u00e4 ja selitt\u00e4\u00e4.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Riippumattomat muuttujat: <\/strong>N\u00e4m\u00e4 ovat muuttujia, joiden uskot vaikuttavan riippuvaiseen muuttujaan. Niit\u00e4 kutsutaan usein ennustemuuttujiksi, koska niiden avulla ennustetaan tai selitet\u00e4\u00e4n riippuvaisen muuttujan muutoksia.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Regressioanalyysi\u00e4 voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 monissa eri tilanteissa, kuten riippuvan muuttujan tulevien arvojen ennustamisessa, riippumattomien muuttujien vaikutuksen ymm\u00e4rt\u00e4misess\u00e4 riippuvaan muuttujaan ja poikkeavien tai ep\u00e4tavallisten tapausten l\u00f6yt\u00e4misess\u00e4 tiedonkeruussa.<\/p>\n\n\n\n<p>Regressioanalyysi voidaan luokitella useisiin eri tyyppeihin, kuten lineaarinen regressio, logistinen regressio, polynomiregressio ja moninkertainen regressio. Sopiva regressiomalli m\u00e4\u00e4r\u00e4ytyy aineiston luonteen ja tarkasteltavana olevan tutkimuskohteen mukaan.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-how-does-regression-analysis-work\">Miten regressioanalyysi toimii?<\/h2>\n\n\n\n<p>Regressioanalyysin tarkoituksena on tunnistaa parhaiten sopiva viiva tai k\u00e4yr\u00e4, joka kuvastaa riippumattomien muuttujien ja riippuvan muuttujan v\u00e4list\u00e4 yhteytt\u00e4. T\u00e4m\u00e4 parhaiten sopiva viiva tai k\u00e4yr\u00e4 luodaan k\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 tilastollisia menetelmi\u00e4, jotka v\u00e4hent\u00e4v\u00e4t eroja tiedonkeruun odotettujen ja todellisten arvojen v\u00e4lill\u00e4.<\/p>\n\n\n\n<p>Seuraavassa on kahden yleisimm\u00e4n regressioanalyysin kaavat:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-single-linear-regression\">Yksitt\u00e4inen lineaarinen regressio<\/h3>\n\n\n\n<p>Yksinkertaisessa lineaarisessa regressiossa k\u00e4yt\u00e4t parhaan sovitteen viivaa osoittamaan kahden muuttujan, riippumattoman muuttujan (x) ja riippuvan muuttujan (y), v\u00e4list\u00e4 suhdetta.<\/p>\n\n\n\n<p>Parhaan sovitteen suora voidaan esitt\u00e4\u00e4 yht\u00e4l\u00f6ll\u00e4: y = a + bx.<\/p>\n\n\n\n<p>T\u00e4ss\u00e4 a on leikkauspiste ja b on suoran kaltevuus. Kaltevuuden laskemiseksi k\u00e4ytet\u00e4\u00e4n kaavaa: b = (n\u03a3(xy) - \u03a3x\u03a3y) \/ (n\u03a3(x<sup>2<\/sup>) - (\u03a3x)<sup>2<\/sup>), jossa n on havaintojen lukum\u00e4\u00e4r\u00e4, \u03a3xy on x:n ja y:n tulon summa, \u03a3x ja \u03a3y ovat x:n ja y:n summia ja \u03a3(x<sup>2<\/sup>) on x:n neli\u00f6iden summa.<\/p>\n\n\n\n<p>Lasketaan leikkauspiste kaavalla: a = (\u03a3y - b\u03a3x) \/ n.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-multiple-regression\">Moninkertainen regressio&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Moninkertainen lineaarinen regressio:<\/p>\n\n\n\n<p>Moninkertaisen lineaarisen regressiomallin yht\u00e4l\u00f6n kaava on:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p><strong>y = b<sub>0<\/sub> + b<sub>1<\/sub>x<sub>1<\/sub> + b<sub>2<\/sub>x<sub>2<\/sub> + ... + b<sub>n<\/sub>x<sub>n<\/sub><\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>jossa y on riippuvainen muuttuja, x<sub>1<\/sub>, x<sub>2<\/sub>, ..., x<sub>n<\/sub> ovat riippumattomia muuttujia ja b<sub>0<\/sub>, b<sub>1<\/sub>, b<sub>2<\/sub>, ..., bn ovat riippumattomien muuttujien kertoimet.<\/p>\n\n\n\n<p>Kaava kertoimien estimoimiseksi k\u00e4ytt\u00e4en tavallisia pienimpi\u00e4 neli\u00f6it\u00e4 on seuraava:<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote\">\n<p><strong>\u03b2 = (X'X)<sup>(-1)<\/sup>X'y<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>jossa \u03b2 on kertoimien pylv\u00e4svektori, X on riippumattomien muuttujien suunnittelumatriisi, X' on X:n transponointi ja y on riippuvan muuttujan havaintojen vektori.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-regression-analysis-example\">Regressioanalyysi Esimerkki<\/h2>\n\n\n\n<p>Oletetaan, ett\u00e4 haluat tutkia yksil\u00f6n keskiarvon ja viikoittaisen opiskelum\u00e4\u00e4r\u00e4n v\u00e4list\u00e4 yhteytt\u00e4. Ker\u00e4\u00e4t tietoja joukosta opiskelijoita, mukaan lukien opiskelutuntien m\u00e4\u00e4r\u00e4 ja arvosanojen keskiarvo.<\/p>\n\n\n\n<p>K\u00e4yt\u00e4 sitten regressioanalyysia n\u00e4hdess\u00e4si, onko molempien muuttujien v\u00e4lill\u00e4 lineaarinen yhteys, ja jos on, voit rakentaa mallin, joka ennustaa opiskelijan keskiarvon viikoittaisen opiskelum\u00e4\u00e4r\u00e4n perusteella.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/lh5.googleusercontent.com\/jY2vs2UsuRYMfVS7ZwPuk_epkVR-Yl7jnG8al1mDmUs6L8YsZ_X3WwNFy40jDCareFFtyOzL6b_DXIhO8FrJR1CMyVwg_rHyE1jycXX-LGWLsUf4LTzWV4L35ObUSidK1EsF136nqG-tHj_zjStgbbA\" alt=\"\" width=\"505\" height=\"263\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Kuva saatavilla osoitteessa <a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">alchemer.com<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/regression-analysis-1.png\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Kun tiedot piirret\u00e4\u00e4n hajontakartalle, n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 silt\u00e4, ett\u00e4 opiskelutuntien ja keskiarvon v\u00e4lill\u00e4 on suotuisa lineaarinen yhteys. T\u00e4m\u00e4n j\u00e4lkeen estimoidaan parhaan sovitussuoran kaltevuus ja leikkauspiste yksinkertaisen lineaarisen regressiomallin avulla. Lopullinen ratkaisu voisi n\u00e4ytt\u00e4\u00e4 seuraavalta:<\/p>\n\n\n\n<p>GPA = 2,0 + 0,3 (opiskelutunnit viikossa).<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter is-resized\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/lh6.googleusercontent.com\/plMkcFRz9dE-xiHm7wkzhCBplbaGIBdvzy4y8LmGqBEaFAMV72IUx7DRx8uvaU_TVMkcOlwcgH_s12NMZFjni4gWrlANjcBH2RqyoFKzrks9q3SGUDpnd_ILZZ4ookIPxD-PJ2T5L-HS3GaWCJf8yEE\" alt=\"\" width=\"505\" height=\"263\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em><em>Kuva saatavilla osoitteessa <a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">alchemer.com<\/a><\/em><\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.alchemer.com\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/regression-analysis-2.png\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>T\u00e4m\u00e4n yht\u00e4l\u00f6n mukaan jokainen ylim\u00e4\u00e4r\u00e4inen opiskelutunti viikossa nostaa opiskelijan keskiarvoa 0,3 pistett\u00e4, kun kaikki muu on samanarvoista. T\u00e4t\u00e4 algoritmia voidaan k\u00e4ytt\u00e4\u00e4 ennustamaan opiskelijan keskiarvoa sen perusteella, kuinka monta tuntia h\u00e4n opiskelee viikossa, sek\u00e4 tunnistamaan, mitk\u00e4 opiskelijat ovat vaarassa alisuoriutua opiskelurutiiniensa perusteella.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>K\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 esimerkin tietoja saadaan seuraavat arvot <strong>b<\/strong> ja <strong>a<\/strong> ovat seuraavat:<\/p>\n\n\n\n<p>n = 10 (havaintojen lukum\u00e4\u00e4r\u00e4)<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3x = 30 (opiskelutuntien summa).<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3y = 25 (GPA-arvojen summa).<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3xy = 149 (opintotuntien ja keskiarvojen summa).<\/p>\n\n\n\n<p>\u03a3(x)<sup>2<\/sup> = 102 (opintotuntien neli\u00f6iden summa).<\/p>\n\n\n\n<p>Laske n\u00e4iden arvojen avulla <strong>b<\/strong> kuten:<\/p>\n\n\n\n<p>b = (n\u03a3(xy) - \u03a3x\u03a3y) \/ (n\u03a3(x<sup>2<\/sup>) - (\u03a3x)<sup>2<\/sup>)<\/p>\n\n\n\n<p>= (10 * 149 &#8211; 30 * 25) \/ (10 * 102 &#8211; 30<sup>2<\/sup>)<\/p>\n\n\n\n<p>= 0.3<\/p>\n\n\n\n<p>Ja laske <strong>a <\/strong>kuten:<\/p>\n\n\n\n<p>a = (\u03a3y - b\u03a3x) \/ n<\/p>\n\n\n\n<p>= (25 &#8211; 0.3 * 30) \/ 10<\/p>\n\n\n\n<p>= 2.0<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e4in ollen parhaan sovitussuoran yht\u00e4l\u00f6 on:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>GPA = 2,0 + 0,3 (opiskelutunnit viikossa).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-what-is-the-difference-between-correlation-and-regression\">Mit\u00e4 eroa on korrelaatiolla ja regressiolla?<\/h2>\n\n\n\n<p>Sek\u00e4 korrelaatio ett\u00e4 regressio ovat tilastollisia menetelmi\u00e4, joilla tutkitaan kahden muuttujan v\u00e4list\u00e4 yhteytt\u00e4. Ne palvelevat eri tarkoituksia ja tuottavat erityyppist\u00e4 tietoa.<\/p>\n\n\n\n<p>Korrelaatio on kahden muuttujan v\u00e4lisen yhteyden voimakkuuden ja kulun mitta. Se vaihtelee v\u00e4lill\u00e4 -1-1, jolloin -1 tarkoittaa t\u00e4ydellist\u00e4 negatiivista korrelaatiota, 0 ei korrelaatiota ja +1 t\u00e4ydellist\u00e4 positiivista korrelaatiota. Korrelaatio osoittaa, miss\u00e4 m\u00e4\u00e4rin kaksi muuttujaa on yhteydess\u00e4 toisiinsa, mutta se ei kerro syyt\u00e4 tai ennustettavuutta.<\/p>\n\n\n\n<p>Regressio taas on menetelm\u00e4, jolla mallinnetaan kahden muuttujan v\u00e4list\u00e4 yhteytt\u00e4, yleens\u00e4 yhden muuttujan ennustamiseksi tai selitt\u00e4miseksi toisen muuttujan perusteella. Regressioanalyysill\u00e4 voidaan tuottaa arvioita suhteen suuruudesta ja suunnasta sek\u00e4 tilastollisia merkitsevyystestej\u00e4, luottamusv\u00e4lej\u00e4 ja ennusteita tulevista tuloksista.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-your-creations-ready-within-minutes\">Luomuksesi, valmiina muutamassa minuutissa<\/h2>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/mindthegraph.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Mind the Graph<\/a> on verkkoalusta, joka tarjoaa laajan kirjaston tieteellisi\u00e4 kuvituksia ja infografiikkasuunnitelmia, joita voidaan yksinkertaisesti muokata vastaamaan yksil\u00f6llisi\u00e4 tarpeitasi. Tee ammattimaisen n\u00e4k\u00f6isi\u00e4 kaavioita, julisteita ja graafisia tiivistelmi\u00e4 muutamassa minuutissa k\u00e4ytt\u00e4m\u00e4ll\u00e4 ved\u00e4 ja pudota -k\u00e4ytt\u00f6liittym\u00e4\u00e4 ja laajaa valikoimaa ty\u00f6kaluja ja ominaisuuksia.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"500\" src=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/banco.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-28087\"\/><\/figure><\/div>\n\n\n<div style=\"height:21px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"is-layout-flex wp-block-buttons\">\n<div class=\"wp-block-button aligncenter\"><a class=\"wp-block-button__link has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/\" style=\"border-radius:50px;background-color:#dc1866\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Aloita luominen Mind the Graph:n kanssa<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ymm\u00e4rr\u00e4, miten regressioanalyysi toimii helposti kattavan esimerkin avulla, ja opi yleisimm\u00e4t kaavat. <\/p>","protected":false},"author":28,"featured_media":28437,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[959,28],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships - Mind the Graph Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fi_FI\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Mind the Graph Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-20T21:17:37+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-07-03T21:36:10+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1124\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"613\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Jessica Abbadia\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Jessica Abbadia\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships - Mind the Graph Blog","description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/","og_locale":"fi_FI","og_type":"article","og_title":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships","og_description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","og_url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0438\u0439-\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\/","og_site_name":"Mind the Graph Blog","article_published_time":"2023-06-20T21:17:37+00:00","article_modified_time":"2023-07-03T21:36:10+00:00","og_image":[{"width":1124,"height":613,"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png","type":"image\/png"}],"author":"Jessica Abbadia","twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships","twitter_description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","twitter_image":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/regression-analysis-blog.png","twitter_misc":{"Written by":"Jessica Abbadia","Est. reading time":"6 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/","name":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships - Mind the Graph Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2023-06-20T21:17:37+00:00","dateModified":"2023-07-03T21:36:10+00:00","author":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/96ecc2d785106e951f7773dc7c96d699"},"description":"Understand how regression analysis works with ease using a comprehensive example and learn the most common formulas.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fi","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/uk\/%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d0%b9%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%b0%d0%bd%d0%b0%d0%bb%d1%96%d0%b7\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Using Regression Analysis to Understand Complex Relationships"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/","name":"Mind the Graph Blog","description":"Your science can be beautiful!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"fi"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/96ecc2d785106e951f7773dc7c96d699","name":"Jessica Abbadia","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fi","@id":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/f477bd20199beb376b04b2fda9a2cec5?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/f477bd20199beb376b04b2fda9a2cec5?s=96&d=mm&r=g","caption":"Jessica Abbadia"},"description":"Jessica Abbadia is a lawyer that has been working in Digital Marketing since 2020, improving organic performance for apps and websites in various regions through ASO and SEO. Currently developing scientific and intellectual knowledge for the community's benefit. Jessica is an animal rights activist who enjoys reading and drinking strong coffee.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/jessica-abbadia-9b834a13b\/"],"url":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/author\/jessica\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28434"}],"collection":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/users\/28"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=28434"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28434\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":28445,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28434\/revisions\/28445"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28437"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28434"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28434"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mindthegraph.com\/blog\/fi\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28434"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}