vícenásobné regrese je jedním z nejčastěji používaných statistických metod , a mnoho lidí jsou obeznámeni s tím , alespoň v nástinu . To bude platit zejména pro lidi vzdělané v sociálních , behaviorálních nebo přírodních věd; k publiku , znalost jevýhodou . Na druhou stranu, pokud vaše publikum jeobecná populace , pak mnoho lidí bude obeznámeni s vícenásobnou regresí; k publiku , znalost jenevýhodou , a budete chtít použít jednodušší statistiku nebo spoléhat výhradně na grafech .
Předpoklady
více regrese činí čtyři předpoklady , a ty je třeba zkontrolovat . Předpoklady jsou o chybách z modelu; chyby jsourozdíly mezi předpokládanou hodnotou závislé proměnné a skutečné hodnoty závislé proměnné . Vícenásobná regrese předpokládá, že chyby z modelu jsou obvykle distribuovány; že chyby mají konstantní rozptyl; , žeprůměr chyb je nula; a že chyby jsou nezávislé .
Flexibilita
Vícenásobná regrese jevelmi flexibilní metoda . Nezávislé proměnné mohou být číselné nebo kategorický , a interakce mezi proměnnými mohou být začleněny; a mohou být zahrnuty i polynomiální podmínky . Například při zkoumání vztahu mezi hmotností a výškou , věku a pohlaví , můžete zahrnout druhou mocninou výšky a produkt výšku a pohlaví .
Pakvztah mezi výškou a hmotností by být odlišné pro muže a ženy , a předpověděl rozdíl v hmotnosti mezi 5 - noha - vysoký osobu a 5 - noha - 1 osobu nenístejný jako mezi 6 - noha - vysoký osobou a 6 - noha - 1 osobu .
Použití více proměnných
více regrese používá více nezávislých proměnných , s každým řízení pro ostatní . Například v modelu hmotnosti ve vztahu k výšce , věku a pohlaví ,Model odhaduje vliv výšky kontrolující sex . Parametr výšky odpovídá na otázku " Jaký je vztah mezi výškou a hmotností , za předpokladu, žeosoba je muž nebo žena a v určitém věku ? "