Multiple Regression Analysis
Multiple regression analysis is a statistical method for modeling the relationship between a continuous dependent variable and two or more independent variables (predictors). Originating from Gauss's early 19th-century work and formalized by Draper and Smith (1966), it estimates linear equations predicting outcomes from multiple predictors while accounting for confounding relationships, making it indispensable in epidemiology, economics, psychology, and clinical research.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. · URL
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1992). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum. · URL
- Marquardt, D. W. (1980). You should standardize the independent variables in your regression models. Discussion of a paper by G. David Knottnerus. Journal of the American Statistical Association, 75(369), 87–91. · URL
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.