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Was ist eine Multiregressionsanalyse?
Was ist eine Multiregressionsanalyse?

Video: Was ist eine Multiregressionsanalyse?

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Video: Lineare Regression: Einfach erklärt 2024, November
Anonim

Multiple Regression ist eine Erweiterung von einfach linear Rückschritt . Es wird verwendet, wenn wir den Wert einer Variablen basierend auf dem Wert von zwei oder mehr anderen Variablen vorhersagen möchten. Die Variable, die wir vorhersagen möchten, wird als abhängige Variable (oder manchmal auch als Ergebnis-, Ziel- oder Kriteriumsvariable) bezeichnet.

Was ist in dieser Hinsicht ein Beispiel für multiple Regression?

Zum Beispiel , wenn du a. machst mehrfache Regression Wenn Sie versuchen möchten, den Blutdruck (die abhängige Variable) aus unabhängigen Variablen wie Größe, Gewicht, Alter und Trainingsstunden pro Woche vorherzusagen, sollten Sie auch das Geschlecht als eine Ihrer unabhängigen Variablen einbeziehen.

Man kann sich auch fragen, warum multiple Regression wichtig ist? Das ist, mehrere linear Rückschritt Die Analyse hilft uns zu verstehen, wie stark sich die abhängige Variable ändert, wenn wir die unabhängigen Variablen ändern. Zum Beispiel a mehrere linear Rückschritt kann Ihnen sagen, wie viel GPA für jede Erhöhung (oder Verringerung) des IQ um einen Punkt voraussichtlich steigen (oder sinken) wird.

Zweitens, was ist multilineare Regression?

Das Ziel von multiple lineare Regression (MLR) ist zu Modell das linear Beziehung zwischen den erklärenden (unabhängigen) Variablen und der (abhängigen) Antwortvariablen. Im Wesentlichen, mehrfache Regression ist die Erweiterung der gewöhnlichen kleinsten Quadrate (OLS) Rückschritt die mehr als eine erklärende Variable beinhaltet.

Wie analysiert man multiple Regression?

Interpretieren Sie die wichtigsten Ergebnisse für Multiple Regression

  1. Schritt 1: Bestimmen Sie, ob der Zusammenhang zwischen der Antwort und dem Begriff statistisch signifikant ist.
  2. Schritt 2: Bestimmen Sie, wie gut das Modell zu Ihren Daten passt.
  3. Schritt 3: Bestimmen Sie, ob Ihr Modell die Annahmen der Analyse erfüllt.

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