Სარჩევი:

რა არის მრავალ რეგრესიული ანალიზი?
რა არის მრავალ რეგრესიული ანალიზი?

ვიდეო: რა არის მრავალ რეგრესიული ანალიზი?

ვიდეო: რა არის მრავალ რეგრესიული ანალიზი?
ვიდეო: IBM SPSS - რეგრესიული ანალიზი (ნაწილი - IX) 2024, ნოემბერი
Anonim

მრავალჯერადი რეგრესია არის მარტივი ხაზოვანი გაფართოება რეგრესია რა იგი გამოიყენება მაშინ, როდესაც გვინდა ვიწინასწარმეტყველოთ ცვლადის მნიშვნელობა ორი ან მეტი სხვა ცვლადის მნიშვნელობის საფუძველზე. ცვლადს, რომლის პროგნოზირებაც გვინდა, ეწოდება დამოკიდებული ცვლადი (ან ზოგჯერ შედეგი, სამიზნე ან კრიტერიუმის ცვლადი).

ამგვარად, რა არის მრავალჯერადი რეგრესიის მაგალითი?

ამისთვის მაგალითი , თუ თქვენ აკეთებთ ა მრავალჯერადი რეგრესია იმისათვის, რომ შეეცადოთ პროგნოზირება მოახდინოთ არტერიულ წნევაზე (დამოკიდებული ცვლადი) დამოუკიდებელი ცვლადებისგან, როგორიცაა სიმაღლე, წონა, ასაკი და ვარჯიშის საათები კვირაში, თქვენ ასევე გსურთ სექსი ჩართოთ როგორც თქვენი დამოუკიდებელი ცვლადი.

შეიძლება ასევე იკითხოს, რატომ არის მნიშვნელოვანი მრავალჯერადი რეგრესია? ანუ მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია ანალიზი გვეხმარება იმის გაგებაში, თუ რამდენად შეიცვლება დამოკიდებული ცვლადი დამოუკიდებელი ცვლადების შეცვლისას. მაგალითად, ა მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია შემიძლია გითხრათ რამდენად მოსალოდნელია GPA– ს გაზრდა (ან შემცირება) IQ– ს ყოველი ერთი პუნქტის გაზრდაზე (ან შემცირებაზე).

მეორეც, რა არის მრავალწლიანი რეგრესია?

მიზანი მრავალჯერადი ხაზოვანი რეგრესია (MLR) არის მოდელი ის წრფივი ურთიერთობა განმარტებითი (დამოუკიდებელი) ცვლადებისა და პასუხების (დამოკიდებული) ცვლადებს შორის. Იდეაში, მრავალჯერადი რეგრესია არის ჩვეულებრივი უმცირესი კვადრატების (OLS) გაგრძელება რეგრესია რომელიც მოიცავს ერთზე მეტ განმარტებით ცვლადს.

როგორ აანალიზებთ მრავალჯერადი რეგრესიას?

მრავალჯერადი რეგრესიის ძირითადი შედეგების ინტერპრეტაცია

  1. ნაბიჯი 1: დაადგინეთ არის თუ არა ასოციაცია პასუხსა და ტერმინს შორის სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი.
  2. ნაბიჯი 2: განსაზღვრეთ რამდენად შეესაბამება მოდელი თქვენს მონაცემებს.
  3. ნაბიჯი 3: განსაზღვრეთ შეესაბამება თუ არა თქვენი მოდელი ანალიზის ვარაუდებს.

გირჩევთ: