რას გეუბნებათ მრავალჯერადი რეგრესია?

2024 ავტორი: Stanley Ellington | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-16 00:19

მრავალჯერადი რეგრესია არის მარტივის გაფართოება ხაზოვანი რეგრესია . ის არის გამოიყენება, როდესაც გვინდა ვიწინასწარმეტყველოთ ცვლადის მნიშვნელობა ორი ან მეტი სხვა ცვლადის მნიშვნელობის საფუძველზე. ცვლადი, რომლის პროგნოზირებაც გვინდა არის რომელსაც ეწოდება დამოკიდებული ცვლადი (ან ზოგჯერ შედეგი, მიზანი ან კრიტერიუმი ცვლადი).

ამის გათვალისწინებით, რას გეუბნებათ რეგრესიული ანალიზი?

Რეგრესიული ანალიზი არის ძლიერი სტატისტიკური მეთოდი, რომელიც საშუალებას იძლევა შენ ორი ან მეტი ინტერესის ცვლადის ურთიერთობის შესასწავლად. მიუხედავად იმისა, რომ არსებობს მრავალი სახეობა რეგრესიული ანალიზი , თავის არსში ისინი ყველა იკვლევს ერთი ან მეტი დამოუკიდებელი ცვლადის გავლენას დამოკიდებულ ცვლადზე.

გარდა ამისა, რა განსხვავებაა ერთ და მრავალჯერადი რეგრესიას შორის? მარტივი ხაზოვანი რეგრესია აქვს მხოლოდ ერთი x და ერთი y ცვლადი. მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია აქვს ერთი y და ორი ან მეტი x ცვლადი. სტატისტიკაში, ხაზოვანი რეგრესია აყალიბებს ურთიერთობას შორის დამოკიდებული ცვლადი და ერთი ან მეტი განმარტებითი ცვლადი a ხაზოვანი ფუნქცია.

ასევე უნდა იცოდეთ, რატომ არის მნიშვნელოვანი მრავალჯერადი რეგრესია?

ანუ მრავალჯერადი ხაზოვანი რეგრესი ანალიზი გვეხმარება იმის გაგებაში, თუ რამდენად შეიცვლება დამოკიდებული ცვლადი დამოუკიდებელი ცვლადების შეცვლისას. მაგალითად, ა მრავალჯერადი ხაზოვანი რეგრესი შეუძლია გითხრათ, რამდენად მოსალოდნელია GPA-ს გაზრდა (ან შემცირება) IQ-ის ყოველი ქულის გაზრდისთვის (ან შემცირებისთვის).

რა განსხვავებაა კორელაციასა და რეგრესიას შორის?

კორელაცია გამოიყენება ხაზოვანის წარმოსაჩენად ურთიერთობა შორის ორი ცვლადი. Საპირისპიროდ, რეგრესი გამოიყენება საუკეთესო სტრიქონის მოსარგებად და ერთი ცვლადის შესაფასებლად სხვა ცვლადის საფუძველზე. განსხვავებით, რეგრესი ასახავს ერთეულის ცვლილების გავლენას წელს დამოუკიდებელი ცვლადი დამოკიდებულ ცვლადზე.