Regression model

Višestruka linearna regresija

Višestruka linearna regresija (MLR) je parametarski regresioni model koji izražava kontinuirani ishod kao ponderisanu linearnu kombinaciju dve ili više prediktorskih promenljivih plus slučajni termin greške. Nepoznate težine (regresioni koeficijenti) se procenjuju metodom najmanjih kvadrata (OLS), koja minimizira zbir kvadrata reziduala. Metoda potiče od rada Francisa Galtona iz 1886. godine na naslednoj konstituciji i matematički ju je čvrsto postavio Karl Pirs; udžbenik Drapera i Smita iz 1966. godine etablirao ga je kao standardni okvir za primenjenu regresiju.

Primenite uz StatMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte celu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.

Prijavite se

Method map

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

+11 more

Izvori

  1. 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
  2. Pearson, K., & Lee, A. (1908). On the generalised probable error in multiple normal correlation. Biometrika, 6(1), 59–68. DOI: 10.1093/biomet/6.1.59
  3. Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis (1st ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 9780471221708
  4. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 9780470542811

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Multiple Linear Regression (Ordinary Least Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/statistics/multiple-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

Citirana u

ScholarGateMultiple Linear Regression (Multiple Linear Regression (Ordinary Least Squares)). Preuzeto 2026-06-15 sa https://scholargate.app/sr/statistics/multiple-linear-regression · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026