regression.

統計では関係をモデル化する回帰、一般には以前の段階への後戻り。

統計的なregressionはデータから関係式を推定する方法。一方、発達や状態のregressionは以前の水準へ戻ること。どちらも「戻る」の語史に関連するが、統計用語を単純な悪化と解釈してはいけない。

注意：regression analysis（回帰分析）で関係が見つかっても、それだけで因果関係を証明したことにはならない。医療では症状や腫瘍などが縮小することをregressionと呼ぶ場合もある。

単回帰か重回帰かで説明変数の数などが異なる。予測や関係の記述に使えるが因果推論には追加条件が要る。

regression in + 能力・成績など。統計的推定とは関係のない意味。

regressionとcorrelation：データ分析

比較のポイント：モデルによる推定か、変数間の連動の度合いか

同じ売上・広告費データ

違い：回帰はモデルを作って推定し、相関は連動の方向や強さを記述する。

言い換え：どちらも因果関係の直接的な証明ではない。

regressionとdecline：能力

比較のポイント：以前の段階に戻ることか、単なる低下か

同じ生徒の読解成績

違い：regressionは発達の後戻りを示唆し、declineは低下という結果を広く表す。

言い換え：以前の発達段階へ戻った根拠がなければdeclineが無難。

「後ろへ戻る」ラテン語系の語史を持つ。

• regress＝後ろへ進む。回帰分析を「悪化の分析」と覚えない。

regressionは統計なら推定モデル、発達なら逆戻り。統計の回帰は「後退」と訳さない。