Cuprins:

Ce este o analiză cu regresie multiplă?
Ce este o analiză cu regresie multiplă?

Video: Ce este o analiză cu regresie multiplă?

Video: Ce este o analiză cu regresie multiplă?
Video: Statistics 101: Multiple Linear Regression, The Very Basics 📈 2024, Noiembrie
Anonim

Regresie multiplă este o extensie a liniarului simplu regresie . Se folosește atunci când vrem să prezicem valoarea unei variabile pe baza valorii a două sau mai multe alte variabile. Variabila pe care vrem să o prezicem se numește variabilă dependentă (sau uneori, variabila rezultat, țintă sau criteriu).

În acest fel, care este un exemplu de regresie multiplă?

Pentru exemplu , dacă faci un regresie multiplă pentru a încerca să preziceți tensiunea arterială (variabila dependentă) din variabile independente, cum ar fi înălțimea, greutatea, vârsta și orele de exercițiu pe săptămână, ați dori, de asemenea, să includeți sexul ca una dintre variabilele independente.

De asemenea, se poate întreba, de ce este importantă regresia multiplă? Acesta este, multiplu liniar regresie analiza ne ajută să înțelegem cât de mult se va schimba variabila dependentă atunci când modificăm variabilele independente. De exemplu, a multiplu liniar regresie vă poate spune cât de mult se așteaptă creșterea (sau scăderea) GPA pentru fiecare creștere (sau scădere) de un punct în IQ.

În al doilea rând, ce este regresia multiliniară?

Scopul regresie liniară multiplă (MLR) este să model cel liniar relația dintre variabilele explicative (independente) și variabila de răspuns (dependentă). În esență, regresie multiplă este extensia celor mai mici pătrate obișnuite (OLS) regresie care implică mai mult de o variabilă explicativă.

Cum analizați regresia multiplă?

Interpretează rezultatele cheie pentru regresia multiplă

  1. Pasul 1: determinați dacă asocierea dintre răspuns și termen este semnificativă statistic.
  2. Pasul 2: determinați cât de bine se potrivește modelul cu datele dvs.
  3. Pasul 3: Stabiliți dacă modelul dvs. îndeplinește ipotezele analizei.

Recomandat: