PARTAGER L’ARTICLE SUR
Avant de pouvoir nous plonger dans la compréhension de la régression linéaire multiple, comprenons d’abord le concept de régression linéaire. La régression linéaire est une approche utilisée pour modéliser la relation linéaire entre deux variables. Il existe deux principaux types de régression linéaire, à savoir :
Dans cet article, nous explorerons spécifiquement la régression linéaire multiple pour comprendre ce qu’elle est, ses utilisations et ses applications dans la recherche.
Créez un processus de collecte de commentaires exploitable.
La régression linéaire multiple (MLR) est une technique statistique qui consiste à utiliser deux variables indépendantes ou plus pour prédire ou expliquer le résultat d’une seule variable dépendante en modélisant la relation linéaire entre elles.
Prenons l’exemple suivant ; vous voulez modéliser
La formule de la régression linéaire multiple est la suivante :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + btXt + u
Où,
Obtenez le guide des tendances des études de marché, le guide des sondages en ligne, le guide d’étude de marché agile et le modèle d’étude de marché 5
Pour utiliser la régression multiple, vous devez vous assurer que vos données peuvent réellement être utilisées pour effectuer une régression multiple. Lors de l’utilisation de la régression linéaire multiple, les données doivent passer les huit hypothèses suivantes :
Découvrez le logiciel d’enquête Voxco en action avec une démo gratuite.
La régression linéaire multiple est une technique statistique utilisée pour modéliser la relation linéaire entre deux variables indépendantes ou plus et une seule variable dépendante.
La régression linéaire simple consiste à modéliser la relation linéaire entre une seule variable indépendante et une seule variable dépendante, tandis que la régression linéaire multiple implique la modélisation de la relation linéaire entre deux variables indépendantes ou plus et une seule variable dépendante.
La formule de la régression linéaire multiple est la suivante :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + btXt + u
Voici quelques hypothèses clés qui sont faites lors de l’utilisation de la régression linéaire multiple :
Read more
English
French