การถดถอยเชิงเส้นพหุ
การถดถอยเชิงเส้นพหุ (MLR) เป็นแบบจำลองการถดถอยแบบพาราเมตริกที่แสดงผลลัพธ์ต่อเนื่องเป็นผลรวมเชิงเส้นแบบถ่วงน้ำหนักของตัวแปรทำนายตั้งแต่สองตัวขึ้นไป บวกกับเทอมความคลาดเคลื่อนแบบสุ่ม ค่าถ่วงน้ำหนักที่ไม่ทราบค่า (สัมประสิทธิ์การถดถอย) จะถูกประมาณค่าโดยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด (OLS) ซึ่งทำให้ผลรวมของกำลังสองของเศษเหลือมีค่าน้อยที่สุด วิธีการนี้มีรากฐานมาจากงานของ Francis Galton ในปี 1886 เกี่ยวกับส่วนสูงทางพันธุกรรม และได้รับการวางรากฐานทางคณิตศาสตร์ที่มั่นคงโดย Karl Pearson ตำราของ Draper และ Smith ในปี 1966 ได้กำหนดให้เป็นกรอบมาตรฐานสำหรับการถดถอยประยุกต์
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+11 more
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
- 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 ↗
- Draper, N. R., & Smith, H. (1966). Applied Regression Analysis (1st ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 9780471221708
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). John Wiley & Sons. ISBN: 9780470542811
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Multiple Linear Regression (Ordinary Least Squares). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม (ANCOVA)สถิติศาสตร์↔ compare
- Lasso Regressionการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การถดถอยโลจิสติกสถิติการวิจัย↔ compare
- การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวสถิติศาสตร์↔ compare
- การถดถอยพหุนามสถิติศาสตร์↔ compare
- Ridge Regressionการเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายสถิติศาสตร์↔ compare
- การถดถอยแบบขั้นบันไดสถิติศาสตร์↔ compare