Множественный регрессионный анализ
Множественный регрессионный анализ — это статистический метод моделирования взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными (предикторами). Возникнув из работ Гаусса начала XIX века и формализованный Дрейпером и Смитом (1966), он оценивает линейные уравнения, предсказывающие результаты на основе нескольких предикторов, учитывая при этом смешивающие взаимосвязи, что делает его незаменимым в эпидемиологии, экономике, психологии и клинических исследованиях.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 4). Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Дисперсионный анализ (ANOVA)Статистика исследований↔ compare
- Факторный анализСтатистика исследований↔ compare
- Логистическая регрессияСтатистика исследований↔ compare
- Структурное моделирование (Structural Equation Modeling)Статистика исследований↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →