Turinys:

Kas yra daugiaregresinė analizė?
Kas yra daugiaregresinė analizė?

Video: Kas yra daugiaregresinė analizė?

Video: Kas yra daugiaregresinė analizė?
Video: TOP-10 NETIKIMŲ dyzelinių variklių. Subtitrai! 2024, Lapkritis
Anonim

Daugkartinė regresija yra paprastos linijinės plėtinys regresija . Jis naudojamas, kai norime numatyti kintamojo vertę pagal dviejų ar daugiau kitų kintamųjų vertę. Kintamasis, kurį norime numatyti, vadinamas priklausomu kintamuoju (arba kartais rezultato, tikslo ar kriterijaus kintamuoju).

Taigi, koks yra daugybinės regresijos pavyzdys?

Dėl pavyzdys , jei darai a daugkartinė regresija Norėdami pabandyti numatyti kraujospūdį (priklausomą kintamąjį) pagal nepriklausomus kintamuosius, pvz., ūgį, svorį, amžių ir mankštos valandas per savaitę, taip pat turėtumėte įtraukti seksą kaip vieną iš savo nepriklausomų kintamųjų.

Taip pat galima paklausti, kodėl svarbi daugkartinė regresija? Tai yra, daugkartinis linijinis regresija analizė padeda suprasti, kiek pasikeis priklausomas kintamasis, kai pakeisime nepriklausomus kintamuosius. Pavyzdžiui, a daugkartinis linijinis regresija gali pasakyti, kiek tikimasi, kad GPA padidės (arba sumažės) kiekvieną kartą padidėjus (ar sumažėjus) IQ.

Antra, kas yra daugiatiesinė regresija?

Tikslas daugybinė tiesinė regresija (MLR) yra modelis į linijinis ryšys tarp aiškinamųjų (nepriklausomų) kintamųjų ir atsako (priklausomų) kintamųjų. Iš esmės, daugkartinė regresija yra paprastųjų mažiausių kvadratų (OLS) pratęsimas regresija kuris apima daugiau nei vieną aiškinamąjį kintamąjį.

Kaip analizuoti daugybinę regresiją?

Aiškinkite pagrindinius daugybinės regresijos rezultatus

  1. 1 žingsnis: nustatykite, ar ryšys tarp atsakymo ir termino yra statistiškai reikšmingas.
  2. 2 veiksmas: nustatykite, ar modelis tinka jūsų duomenims.
  3. 3 veiksmas: nustatykite, ar jūsų modelis atitinka analizės prielaidas.

Rekomenduojamas: