回歸校正是什麼意思
"回歸校正"（Regression Adjustment）是一種統計學方法，用於在進行預測或估計時，通過考慮相關變量（也稱為解釋變量或預測因子）來調整目標變量的預測值。這種方法通常用於迴歸分析中，目的是為了提高預測的準確性。
在迴歸分析中，我們通常會建立一個模型來描述目標變量如何依賴於其他變量。例如，我們可能會建立一個模型來預測房屋的價格，這個模型可能會考慮房屋的大小、位置、年齡和其他特徵。回歸校正就是在這個模型的基礎上，對每個觀察值的目標變量進行調整，以考慮其他變量的影響。
回歸校正通常包括以下幾個步驟：
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收集數據：收集相關的數據，包括目標變量和預測因子。
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建立迴歸模型：使用迴歸分析來建立目標變量與預測因子之間的關係模型。
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進行校正：使用迴歸模型中的係數，對每個觀察值的目標變量進行調整。這個調整可以是正向的（如果預測因子與目標變量正相關）或反向的（如果預測因子與目標變量負相關）。
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評估預測性能：評估校正後的預測模型的性能，看看它是否比未校正的模型更準確。
回歸校正有時也被稱為"迴歸標準化"或"迴歸調整"，它是一種常用的數據分析技術，可以用於提高預測模型的性能。