Was sagt Ihnen die multiple Regression?
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Video: Was sagt Ihnen die multiple Regression?

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Anonim

Multiple Regression ist eine Erweiterung von simple lineare Regression . Es ist 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 wollen ist als abhängige Variable (oder manchmal auch als Ergebnis-, Ziel- oder Kriteriumsvariable) bezeichnet.

Was sagt Ihnen eine Regressionsanalyse vor diesem Hintergrund?

Regressionsanalyse ist eine leistungsstarke statistische Methode, die es ermöglicht Sie um die Beziehung zwischen zwei oder mehr interessierenden Variablen zu untersuchen. Es gibt zwar viele Arten von Regressionsanalyse , untersuchen sie im Kern alle den Einfluss einer oder mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable.

Was ist außerdem der Unterschied zwischen einfacher und mehrfacher Regression? Einfach lineare Regression hat nur eine x- und eine y-Variable. Multiple lineare Regression hat eine y- und zwei oder mehr x-Variablen. In der Statistik, lineare Regression modelliert die Beziehung zwischen eine abhängige Variable und eine oder mehrere erklärende Variablen mit a linear Funktion.

Zu wissen ist auch, 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 Abnahme) des IQ um einen Punkt voraussichtlich steigen (oder sinken) wird.

Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression?

Korrelation wird verwendet, um die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. Andererseits, Rückschritt wird verwendet, um die beste Linie anzupassen und eine Variable auf der Grundlage einer anderen Variablen zu schätzen. Im Gegensatz zu, Rückschritt spiegelt die Auswirkungen des Einheitenwechsels wider in dem unabhängige Variable auf die abhängige Variable.

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