Проста лінійна регресія
Проста лінійна регресія є фундаментальним параметричним методом моделювання прямолінійної залежності між одним неперервним предиктором та одним неперервним результатом, що оцінює нахил та перетин за допомогою методу найменших квадратів (МНК). Принцип найменших квадратів був вперше опублікований Адрієном-Марі Лежандром у 1805 році, а Френсіс Гальтон запровадив концепцію регресії до середнього у 1886 році, вигадавши термін, який називає все сімейство методів.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Firmin Didot, Paris. [Appendix: Sur la méthode des moindres quarrés, pp. 72–80] link ↗
- 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 ↗
- Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2021). Introduction to Linear Regression Analysis (6th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119578727
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Simple Linear Regression (OLS). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/statistics/simple-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.
- Independent Samples t-testСтатистика↔ compare
- Логістична регресіяСтатистика досліджень↔ compare
- Множинна лінійна регресіяСтатистика↔ compare
- Однофакторний дисперсійний аналізСтатистика↔ compare
- Pearson CorrelationСтатистика↔ compare
- Поліноміальна регресіяСтатистика↔ compare
- Гребенева регресіяМашинне навчання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →