重回帰分析とは?

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重回帰分析

読みじゅうかいきぶんぷ
英語:multi regression analysis

画像品質様に各種要因作用している場合,それら要因の中で,ほぼ独立寄与する要因を見つけ出し,その寄与度を明確にする為の手法.多次元での回帰直線曲線)と相関係数導出が主となる.

重回帰分析 multiple linear regression analysis

 いくつかの変数 X1,X2,...,Xn独立変数)に基づいて別の変数 Y(従属変数)を予測することである。予測式として,以下のようなものを得る。つまり,独立変数重み付け合計値で予測値 Yhat を得る。重み偏回帰係数呼ばれる
   Yhat=b0+b1・X1+b2・X2+...+bp・Xp
 独立変数が 1 個の場合は Yhat=b0+b1・X1=a+b・X のように簡単になり,特に,単回帰分析あるいは直線回帰呼ばれる
回帰分析参照のこと。

重回帰分析

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/08/18 07:20 UTC 版)

重回帰分析(じゅうかいきぶんせき)は、多変量解析の一つ。回帰分析において独立変数が2つ以上(2次元以上)のもの。独立変数が1つのものを単回帰分析という。




  1. ^ : standardised partial regression coefficient
  2. ^ : partial regression coefficient
  3. ^ : standard deviation of explanatory variable
  4. ^ : standard deviation of response variable




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