Линейная регрессия
- Линейная регрессия используется для моделирования взаимосвязи между одной прогностической переменной и переменной отклика.
- Модель линейной регрессии основана на оценках параметров методом наименьших квадратов.
- Остаточные значения отражают различия между наблюдаемыми значениями и предсказанными моделью.
- Нарушение допущений может привести к необъективным оценкам и ненадежным доверительным интервалам.
- Интерпретация линейной регрессии включает определение ожидаемого изменения переменной отклика при изменении предикторной переменной.
- Расширения линейной регрессии смягчают некоторые или все допущения базовой модели.
- Общая линейная модель рассматривает ситуацию, когда переменная отклика является вектором.
- Были разработаны многомерные аналоги обычных методов наименьших квадратов и обобщенных методов наименьших квадратов.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Полный текст статьи: