Regresjon: eksempel og forklaring

Lær regresjon i Matematikk 2P med forklaring, eksempler, oppgaver, eksamenstips og FAQ tilpasset LK20.

Faglig kvalitetssikret av lærere og toppstudenter · Følger læreplanen (LK20) · Sist oppdatert 2026-09-05

Regresjon er et av de viktigste verktøyene i modellering i Matematikk 2P. Temaet handler om å bruke data til å lage funksjoner som beskriver praktiske sammenhenger. Når du mestrer regresjon, kan du gå fra tabell og punktdiagram til modell, beregning, tolkning og vurdering.

Du kan repetere nærliggende temaer i /ressursbank/artikler/modellering-2p, /ressursbank/artikler/lineaere-modeller, /ressursbank/artikler/eksponentielle-modeller, /ressursbank/artikler/potensmodeller og /ressursbank/artikler/graf-og-tabell. Disse emnene henger tett sammen når du skal lese data, velge modell og skrive gode vurderinger i 2P.

Eksempel 1: lineær regresjon

En tabell viser antall solgte billetter etter x måneder. Et punktdiagram viser at punktene ligger omtrent langs en rett linje. Digitalt verktøy gir modellen y = 75x + 420. Her kan x være antall måneder etter januar, og y kan være antall billetter. Stigningstallet 75 betyr at modellen øker med omtrent 75 billetter per måned. Konstantleddet 420 betyr at modellen starter rundt 420 billetter når x = 0.

Hvis du skal anslå salget etter 6 måneder, regner du y = 75 · 6 + 420 = 870. Modellen anslår altså omtrent 870 solgte billetter. Et godt svar legger til at anslaget er en modellverdi, ikke en sikker fasit.

Eksempel 2: eksponentiell regresjon

Et datasett viser verdien av en brukt gjenstand over tid. Verdien synker med omtrent samme prosent hvert år. Eksponentiell regresjon gir modellen y = 18000 · 0,86^x. Her er 18000 startverdien i modellen, og 0,86 er vekstfaktoren. Siden 0,86 er mindre enn 1, viser modellen nedgang. Nedgangen er omtrent 14 prosent per år.

Ofte stilte spørsmål

Hva betyr regresjon?

Regresjon betyr å finne en matematisk modell som passer best mulig til et datasett.

Må jeg bruke digitalt verktøy?

I 2P brukes digitale verktøy ofte til regresjon, fordi beregningene kan være omfattende. Du må likevel forstå og tolke modellen selv.

Hva er forskjellen på lineær og eksponentiell regresjon?

Lineær regresjon passer ofte ved jevn økning i antall enheter. Eksponentiell regresjon passer ofte ved jevn prosentvis endring.

Hva er R²?

R² sier noe om hvor godt modellen passer til punktene, men den må alltid vurderes sammen med konteksten.

Hva er ekstrapolasjon?

Ekstrapolasjon er når du bruker modellen utenfor dataområdet. Det er ofte mer usikkert enn interpolasjon.

Flere artikler i ressursbanken

← regjeringen til eksamen: slik bør du øve  ·  Regresjon forklart enkelt →

Se alle artiklene i ressursbanken

← Tilbake til ifingo