Process / pipelinepredictive-modeling
重回帰分析
重回帰分析は、連続型の従属変数と2つ以上の独立変数（予測変数）の関係をモデル化する統計的手法である。19世紀初頭のガウスの研究に端を発し、ドレイパーとスミス（1966）によって形式化されたこの手法は、複数の予測変数を考慮しながら結果を予測する線形方程式を推定し、交絡関係を説明することで、疫学、経済学、心理学、臨床研究において不可欠なものとなっている。
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出典
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. link ↗
- 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 ↗
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/research-statistics/multiple-regression-analysis
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