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Analisi di Regressione Multipla

L'analisi di regressione multipla è un metodo statistico per modellare la relazione tra una variabile dipendente continua e due o più variabili indipendenti (predittori). Originata dal lavoro di Gauss all'inizio del XIX secolo e formalizzata da Draper e Smith (1966), stima equazioni lineari che predicono gli esiti da molteplici predittori, tenendo conto delle relazioni confondenti, rendendola indispensabile in epidemiologia, economia, psicologia e ricerca clinica.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateMultiple Regression Analysis (Multiple Linear Regression). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/research-statistics/multiple-regression-analysis · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026