Sisällysluettelo:

Mikä on mon regressioanalyysi?
Mikä on mon regressioanalyysi?

Video: Mikä on mon regressioanalyysi?

Video: Mikä on mon regressioanalyysi?
Video: Excel - Regressioanalyysi Analyysityökalut-lisäosalla 2024, Marraskuu
Anonim

Moninkertainen regressio on yksinkertaisen lineaarisen jatke regressio . Sitä käytetään, kun haluamme ennustaa muuttujan arvon kahden tai useamman muun muuttujan arvon perusteella. Muuttujaa, jonka haluamme ennustaa, kutsutaan riippuvaiseksi muuttujaksi (tai joskus tulos-, tavoite- tai kriteerimuuttujaksi).

Mikä on esimerkki moninkertaisesta regressiosta tällä tavalla?

Varten esimerkki , jos teet a moninkertainen regressio Jos haluat yrittää ennustaa verenpainetta (riippuvainen muuttuja) riippumattomista muuttujista, kuten pituudesta, painosta, iästä ja liikuntatunneista viikossa, haluat myös sisällyttää sukupuolen yhdeksi riippumattomista muuttujistasi.

Voidaan myös kysyä, miksi moninkertainen regressio on tärkeää? Tuo on, useita lineaarinen regressio analyysi auttaa meitä ymmärtämään, kuinka paljon riippuvainen muuttuja muuttuu, kun muutamme riippumattomia muuttujia. Esimerkiksi a useita lineaarinen regressio voi kertoa, kuinka paljon GPA: n odotetaan kasvavan (tai vähenevän) jokaista pisteen nousua (tai laskua) älykkyydessä.

Toiseksi, mikä on monilinjainen regressio?

Tavoitteena moninkertainen lineaarinen regressio (MLR) on malli - the lineaarinen selittävä (riippumaton) muuttuja ja vastaus (riippuvainen) muuttuja. Pohjimmiltaan moninkertainen regressio on tavallisten pienimpien neliöiden (OLS) laajennus regressio joka sisältää useamman kuin yhden selittävän muuttujan.

Kuinka analysoit useita regressioita?

Tulkitse usean regression keskeiset tulokset

  1. Vaihe 1: Selvitä, onko vastauksen ja termin välinen yhteys tilastollisesti merkitsevä.
  2. Vaihe 2: Selvitä, kuinka hyvin malli sopii tietoihisi.
  3. Vaihe 3: Selvitä, täyttääkö mallisi analyysin oletukset.

Suositeltava: