ScholarGate
Асистент
Process / pipelinepredictive-modeling

Множествен регресионен анализ

Множественият регресионен анализ е статистически метод за моделиране на връзката между непрекъсната зависима променлива и две или повече независими променливи (предиктори). Произхождащ от работата на Гаус от началото на 19-ти век и формализиран от Дрейпър и Смит (1966), той оценява линейни уравнения, предсказващи резултати от множество предиктори, като същевременно отчита объркващи връзки, което го прави незаменим в епидемиологията, икономиката, психологията и клиничните изследвания.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. link
  2. Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1992). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum. link
  3. 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. link

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/research-statistics/multiple-regression-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateMultiple Regression Analysis (Multiple Linear Regression). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/research-statistics/multiple-regression-analysis · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026