ScholarGate
Assistent
Regression model

Enkelvoudige lineaire regressie

Enkelvoudige lineaire regressie is de fundamentele parametrische methode voor het modelleren van een lineair verband tussen één continue voorspeller en één continue uitkomst, waarbij de helling en het intercept worden geschat met gewone kleinste kwadraten (OLS). Het principe van de kleinste kwadraten werd voor het eerst gepubliceerd door Adrien-Marie Legendre in 1805, en Francis Galton introduceerde het concept van regressie naar het gemiddelde in 1886, waarbij hij de term bedacht die de hele familie van methoden benoemt.

Toepassen met StatMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Firmin Didot, Paris. [Appendix: Sur la méthode des moindres quarrés, pp. 72–80] link
  2. Galton, F. (1886). Regression towards mediocrity in hereditary stature. Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland, 15, 246–263. DOI: 10.2307/2841583
  3. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2021). Introduction to Linear Regression Analysis (6th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119578727

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Simple Linear Regression (OLS). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/simple-linear-regression

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.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateSimple Linear Regression (Simple Linear Regression (OLS)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/statistics/simple-linear-regression · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026