Що таке множинна лінійна регресія? Множинна лінійна регресія є регресійна модель, яка оцінює зв'язок між кількісною залежною змінною та двома чи більше незалежними змінними за допомогою прямої лінії.20 лютого 2020 р
Множинна лінійна регресія відноситься до статистичний метод, який використовує дві або більше незалежних змінних для прогнозування результату залежної змінної. Цей метод дозволяє аналітикам визначити варіацію моделі та відносний внесок кожної незалежної змінної в загальну дисперсію.
Багатолінійна функція (її також називають багатолінійною формою). лінійний у кожній змінній окремо (тобто лінійний у всіх своїх аргументах). Іншими словами, це лінійна функція кожної змінної k, коли всім іншим змінним присвоєно фіксовані значення.
Множинна лінійна регресія є одним із важливих алгоритмів регресії, який моделює лінійний зв’язок між однією залежною безперервною змінною та кількома незалежними змінними. приклад: Прогноз викидів CO2 на основі розміру двигуна та кількості циліндрів автомобіля.
Пояснення або прогнозування однієї змінної Y з двох або більше змінних X називається множинною регресією. Цілі множинної регресії: (1) описати та зрозуміти зв’язок, (2) спрогнозувати (передбачити) нове спостереження та (3) налаштувати та контролювати процес.
Розв’язування багатокрокових рівнянь
- (Необов’язково) Помножте, щоб очистити дроби чи десяткові знаки.
- Спростіть кожну сторону, знявши дужки та об’єднавши однакові терміни.
- Додайте або відніміть, щоб виокремити термін змінної — можливо, вам доведеться перемістити термін разом із змінною.
- Множення або ділення, щоб виділити змінну.
- Перевір розв’язання.