Analiza regresji wielorakiej
Analiza regresji wielorakiej to metoda statystyczna modelowania zależności między ciągłą zmienną zależną a dwiema lub więcej zmiennymi niezależnymi (predyktorami). Wywodząca się z prac Gaussa z początku XIX wieku i sformalizowana przez Drapera i Smitha (1966), estymuje liniowe równania przewidujące wyniki na podstawie wielu predyktorów, uwzględniając jednocześnie czynniki zakłócające, co czyni ją nieodzowną w epidemiologii, ekonomii, psychologii i badaniach klinicznych.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Analiza wariancji (ANOVA)Statystyka w badaniach↔ compare
- Factor AnalysisStatystyka w badaniach↔ compare
- Regresja logistycznaStatystyka w badaniach↔ compare
- Modelowanie równań strukturalnychStatystyka w badaniach↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →