Regression model

Проста линейна регресия

Простата линейна регресия е основополагащият параметричен метод за моделиране на праволинейна връзка между един непрекъснат предиктор и един непрекъснат резултат, като оценява наклона и пресечната точка чрез метода на най-малките квадрати (OLS). Принципът на най-малките квадрати е публикуван за първи път от Adrien-Marie Legendre през 1805 г., а Francis Galton въвежда концепцията за регресия към средната стойност през 1886 г., като създава термина, който назовава цялото семейство методи.

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. Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Firmin Didot, Paris. [Appendix: Sur la méthode des moindres quarrés, pp. 72–80] link
  2. Galton, F. (1886). Regression towards mediocrity in hereditary stature. Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland, 15, 246–263. DOI: 10.2307/2841583
  3. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2021). Introduction to Linear Regression Analysis (6th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119578727

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Simple Linear Regression (OLS). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/simple-linear-regression

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

ScholarGateSimple Linear Regression (Simple Linear Regression (OLS)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/simple-linear-regression · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026