Wat is 'n multi -regressie -analise?

2024 Outeur: Stanley Ellington | [email protected]. Laas verander: 2023-12-16 00:12

Veelvuldige regressie is 'n uitbreiding van eenvoudige lineêre regressie . Dit word gebruik as ons die waarde van 'n veranderlike wil voorspel op grond van die waarde van twee of meer ander veranderlikes. Die veranderlike wat ons wil voorspel, word die afhanklike veranderlike (of soms die uitkoms-, teiken- of kriteriumveranderlike) genoem.

Op hierdie manier, wat is 'n voorbeeld van meervoudige regressie?

Vir voorbeeld , as u 'n veelvuldige regressie om bloeddruk (die afhanklike veranderlike) te probeer voorspel uit onafhanklike veranderlikes soos lengte, gewig, ouderdom en ure se oefening per week, wil jy ook seks as een van jou onafhanklike veranderlikes insluit.

'n Mens kan ook vra waarom meervoudige regressie belangrik is? Dit wil sê, veelvoudig lineêr regressie ontleding help ons om te verstaan hoeveel die afhanklike veranderlike sal verander as ons die onafhanklike veranderlikes verander. Byvoorbeeld, a veelvoudig lineêr regressie kan u vertel hoeveel GPA na verwagting sal toeneem (of afneem) vir elke puntverhoging (of afname) in IK.

Tweedens, wat is multi-lineêre regressie?

Die doel van meervoudige lineêre regressie (MLR) is om model die lineêr verband tussen die verklarende (onafhanklike) veranderlikes en respons (afhanklike) veranderlike. In wese, veelvuldige regressie is die verlenging van gewone kleinste vierkante (OLS) regressie wat meer as een verduidelikende veranderlike behels.

Hoe ontleed u meervoudige regressie?

Interpreteer die belangrikste resultate vir veelvuldige regressie

1. Stap 1: Bepaal of die verband tussen die reaksie en die term statisties betekenisvol is.
2. Stap 2: Bepaal hoe goed die model by u data pas.
3. Stap 3: Bepaal of u model aan die aannames van die analise voldoen.