Regresijas lineārā analīze
Regresijas lineārā analīze ir statistiska metode, lai modelētu sakarību starp nepārtrauktu atkarīgo mainīgo un diviem vai vairākiem neatkarīgiem mainīgajiem (prediktoriem). Tā, aizsākusies ar Gausa agrīnajiem 19. gadsimta darbiem un formalizēta Drapera un Smita (1966) darbā, aplēš lineāras vienādojumus, kas prognozē rezultātus no vairākiem prediktoriem, vienlaikus ņemot vērā jaucējsakarības, padarot to par neaizstājamu līdzekli epidemioloģijā, ekonomikā, psiholoģijā un klīniskajos pētījumos.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/research-statistics/multiple-regression-analysis
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.
- Dispersijas analīze (ANOVA)Pētniecības statistika↔ compare
- Faktoru analīzePētniecības statistika↔ compare
- Logistiskā regresijaPētniecības statistika↔ compare
- Modelēšana ar strukturālām vienādojumiemPētniecības statistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →