重回帰分析とは何ですか？

定義：重回帰分析は、2つ以上の独立変数の値に基づいて従属変数の値を予測するために使用される統計的方法です。

重回帰分析とはどういう意味ですか？重回帰分析の定義は何ですか？

重回帰分析の定義は何ですか？

予測される値は、その結果または値が他の変数の動作に依存するため、従属変数と呼ばれます。 独立変数の値は、通常、母集団または標本から確認されます。ビジネスでは、営業マネージャーは重回帰分析を使用して、いくつかのプロモーション活動が販売に与える影響を分析します。

ビジネスマネージャーは重回帰分析を使用して、 重回帰分析を使用して、給与の増額および他の従業員給付の増額が従業員の出力に及ぼす影響を明らかにすることもできます。 この分析は、個々の独立変数が目的の結果に及ぼす影響を予測する場合に役立ちます。

この分析は、モデルを使用するときにチェックする必要がある分析の誤差の余裕についていくつかの仮定を行います。 最も一般的なのは、誤差は独立しており、正規分布しているということです。 また、誤差の分散が一定であり、誤差の平均がゼロであると仮定します。p>

例を見てみましょう。

例

重回帰分析は、Microsoft ExcelとIBMのSPSSを使用して実行できます。 他の統計ツールも同様に使用して、2つ以上の独立変数の挙動から従属変数の結果を簡単に予測することができます。この分析は、企業の新しいプロセスがそのプロセスに加えられたいくつかの調整にどれだけうまく対応しているかを予測するために使用できます。

また、家庭で使用されているいくつかの省エネ方法や設備に基づいて消費されるエネルギーコストの変化を確認するために自宅で使用することがで 学校では、この分析は、授業時間、図書館時間、および余暇時間を独立変数として使用して学生のパフォーマンスを決定するために使用されます。

要約定義

重回帰分析の定義: MRAとは、一度に1つの変数を操作することに基づいて結果を予測する方法を意味します。p>