Regression model

Mnohonásobná lineární regrese

Mnohonásobná lineární regrese (MLR) je parametrický regresní model, který vyjadřuje spojitý výsledek jako vážený lineární součet dvou nebo více prediktivních proměnných plus náhodná chybová složka. Neznámé váhy (regresní koeficienty) se odhadují metodou nejmenších čtverců (OLS), která minimalizuje součet čtverců reziduí. Metoda vychází z práce Francise Galtona z roku 1886 o dědičné výšce a byla pevně matematicky ukotvena Karlem Pearsonem; učebnice Drapera a Smithe z roku 1966 ji etablovala jako standardní rámec pro aplikovanou regresi.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

+11 more

Zdroje

  1. 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
  2. Pearson, K., & Lee, A. (1908). On the generalised probable error in multiple normal correlation. Biometrika, 6(1), 59–68. DOI: 10.1093/biomet/6.1.59
  3. Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis (1st ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 9780471221708
  4. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 9780470542811

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Multiple Linear Regression (Ordinary Least Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/multiple-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

Odkazuje sem

ScholarGateMultiple Linear Regression (Multiple Linear Regression (Ordinary Least Squares)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/multiple-linear-regression · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026