Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi berganda ialah kaedah statistik untuk memodelkan hubungan antara pemboleh ubah bersandar (dependent variable) yang selanjar (continuous) dan dua atau lebih pemboleh ubah bersandar (predictor variables). Bermula daripada kerja Gauss pada awal abad ke-19 dan diformalkan oleh Draper dan Smith (1966), ia menganggarkan persamaan linear yang meramal hasil (outcomes) daripada pelbagai pemboleh ubah bersandar sambil mengambil kira hubungan yang mengelirukan (confounding relationships), menjadikannya amat penting dalam epidemiologi, ekonomi, psikologi, dan penyelidikan klinikal.
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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.
- Analisis Varians (ANOVA)Statistik Penyelidikan↔ compare
- Analisis FaktorStatistik Penyelidikan↔ compare
- Regresi LogistikStatistik Penyelidikan↔ compare
- Pemodelan Persamaan StrukturStatistik Penyelidikan↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →