Предимствата и Недостатъци на множествена регресия Модел

Multiple регресия е статистически метод за изследване на връзката между една променлива, наречена зависима променлива или резултата , а повече от една независими променливи. The зависимата променлива трябва да бъде непрекъснато или почти непрекъснато . Независимите променливи могат да бъдат категорични или непрекъснати . Например , бихте могли да направите с множествена регресия търсите в отношенията между тегло ( зависима променлива ) и височина , възраст и пол ( независими променливи ) . Ниво на познаване

Множествена регресия е един от най- често използваните статистически техники , както и много хора са запознати с него , най-малко под формата на резюме . Това ще бъде особено вярно за хора , обучени в социалните , поведенческите или физически науки; за тази публика , фамилиарност е предимство . От друга страна, ако вашата аудитория е общото население , а след това много хора ще бъдат запознати с множествена регресия; за тази публика , фамилиарност е недостатък , а вие може да искате да използвате по-проста статистика или разчитат изцяло на графики . Наем Предположения

Множествена регресия прави четири предположения , и те трябва да бъдат проверени. Предположенията са за грешките от модела; грешките са разликата между предсказаната стойност на зависимата променлива и действителната стойност на зависимата променлива . Множествена регресия приема, че грешките от модела, да са с нормално разпределение; че грешките имат постоянна вариация; че средната стойност на грешките е нула; и че грешките са независими .