Multiple Linear Regression
Multiple linear regression (MLR) is a parametric regression model that expresses a continuous outcome as a weighted linear combination of two or more predictor variables plus a random error term. The unknown weights (regression coefficients) are estimated by ordinary least squares (OLS), which minimises the sum of squared residuals. The method traces to Francis Galton's 1886 work on hereditary stature and was placed on firm mathematical footing by Karl Pearson; Draper and Smith's 1966 textbook established it as the standard framework for applied regression.
स्रोत रिकॉर्ड
विधियों के स्रोत रिकॉर्ड से उद्धरण शब्दशः कॉपी किए गए हैं। इनसे किसी भी दावे-स्तरीय सत्यापन का अनुमान नहीं लगाया गया है।
- 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
- 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
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis (1st ed.). John Wiley & Sons. · ISBN 9780471221708
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). John Wiley & Sons. · ISBN 9780470542811
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।