Множественная линейная регрессия

Множественная линейная регрессия (MLR) — это параметрическая регрессионная модель, которая выражает непрерывный результат как взвешенную линейную комбинацию двух или более предикторных переменных плюс случайную ошибку. Неизвестные веса (коэффициенты регрессии) оцениваются методом наименьших квадратов (OLS), который минимизирует сумму квадратов остатков. Метод восходит к работе Фрэнсиса Гальтона 1886 года по наследственной конституции и был прочно математически обоснован Карлом Пирсоном; учебник Дрейпера и Смита 1966 года установил его как стандартную основу для прикладной регрессии.