Multiple Regression Analysis
Multiple regression analysis is a statistical method for modeling the relationship between a continuous dependent variable and two or more independent variables (predictors). Originating from Gauss's early 19th-century work and formalized by Draper and Smith (1966), it estimates linear equations predicting outcomes from multiple predictors while accounting for confounding relationships, making it indispensable in epidemiology, economics, psychology, and clinical research.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis. John Wiley & Sons. · URL
- Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (1992). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum. · URL
- 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. · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.