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.
Dossier source
Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.
- 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
Revendications organisées
Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.
Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.
Méthodes apparentées
Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.