Wiele regresji jest techniką statystyczną do badania relacji między jedną zmienną , zwaną zmiennazależna lub wynik , i więcej niż jednego zmiennych niezależnych . Zmienną zależną muszą być ciągłe lub prawie ciągłe. Zmienne niezależne mogą być kategoryczne lub ciągły . Na przykład , można zrobić wiele regresji , patrząc na relacje między masę (zmienna zależna ) oraz wysokości , wieku i płci ( zmiennych niezależnych ) . Poziom znajomości
regresji wielokrotnej jest jednym z najczęściej stosowanych metod statystycznych , a wielu ludzi zna to, przynajmniej w zarysie . Będzie to szczególnie ważne, ludzi wykształconych w naukach społecznych , behawioralnych i fizycznych ; dla tej publiczności , znajomość jestzaletą . Z drugiej strony , jeśli publiczność jest w populacji ogólnej , to wiele osób będzie zaznajomiony z regresji wielokrotnej ; dla tej publiczności , znajomość jestwadą , a może chcesz użyć prostszej statystyki lub polegać wyłącznie na wykresach .
Zbiory Założenia
Wiele regresji polega na czterech założeniach , a te muszą być sprawdzone . Założenia są o błędach od modelu ; błędy sąróżnice pomiędzy przewidywaną wartością zmienną zależną i rzeczywistej wartości zmiennej zależnej . Regresji wielokrotnej zakłada, że błędy z modelu mają rozkład normalny ; że błędy mają stałej wariancji ; żeśrednia błędów wynosi zero; oraz , że błędy są niezależne . Imperium Elastyczność
Wiele regresji jestbardzo elastyczny sposób . Zmienne niezależne mogą być numeryczne lub kategoryczne i interakcje między zmiennymi może być włączona ; i terminy wielomianu mogą również być uwzględnione. Na przykład , badając relacje między wagi i wzrostu , wieku i płci , można m.in. wzrost do kwadratu, a iloczyn wysokości i płci .
Następniezwiązek pomiędzy wysokością i wagi będzie różne dla kobiet i mężczyzn , a przewidywana różnica w wadze między 5 – metrowej wysokości osoby i 5- foot – 1 osoby nie jest taka sama, jak między 6 – metrowej wysokości osoby i 6- foot – 1 osoby.
Zastosowanie wielu zmiennych
wiele regresji wykorzystuje wiele zmiennych niezależnych , z każdej kontroli dla innych. Na przykład , w modelu masy odniesiony do wysokości , wieku i płcimodelu ocenia wpływ wzrostu kontrolnego dla płci . Parametr wysokości odpowiada na pytanie : „Jaki jest związek pomiędzy wysokością i masy , biorąc pod uwagę , żeosoba jest mężczyzną czy kobietą , a od pewnego wieku ? ” Imperium Foto