다중 회귀 공식 | 다중 회귀 방정식의 계산

다중 회귀 공식이란 무엇입니까?

다중 회귀 공식은 종속 변수와 다중 독립 변수 간의 관계 분석에 사용되며 공식은 Y가 a 더하기 bX1 더하기 cX2 더하기 dX3 더하기 E와 같으며 여기서 Y는 종속 변수이고 X1, X2, X3은 독립 변수입니다. , a는 절편, b, c, d는 기울기, E는 잔차 값입니다.

y = mx1 + mx2 + mx3 + b

어디,

Y = 회귀의 종속 변수
M = 회귀 기울기
X1 = 회귀의 첫 번째 독립 변수
회귀의 x2 = 초 독립 변수
x3 = 회귀의 세 번째 독립 변수
B = 상수

회귀 분석 공식 설명

다중 회귀는 둘 이상의 독립 변수를 사용하여 종속 변수를 예측하는 방법입니다. 이 분석을 실행하는 동안 연구자의 주된 목적은 종속 변수와 독립 변수 간의 관계를 찾는 것입니다. 종속 변수를 예측하기 위해 종속 변수를 예측하는 데 도움이 될 수있는 여러 독립 변수가 선택됩니다. 선형 회귀가 목적을 달성 할 수 없을 때 사용됩니다. 회귀 분석은 예측 변수가 종속 변수를 예측하는 데 도움이 될만큼 충분한 지 여부를 검증하는 프로세스에 도움이됩니다.

예

이 다중 회귀 공식 Excel 템플릿을 여기에서 다운로드 할 수 있습니다 – 다중 회귀 공식 Excel 템플릿

예 1

예제를 통해 다중 회귀 분석의 개념을 이해해 보겠습니다. UBER 운전자가 주행하는 거리와 운전자의 나이, 운전자의 경험 연수 사이의 관계가 무엇인지 알아 보겠습니다.

다중 회귀 계산을 위해 Excel의 데이터 탭으로 이동 한 다음 데이터 분석 옵션을 선택합니다. 추가 절차 및 계산은 여기에 제공된 문서를 참조하십시오 – Excel의 분석 도구

위의 예에 대한 회귀 공식은 다음과 같습니다.

y = MX + MX + b
y = 604.17 * -3.18 + 604.17 * -4.06 + 0
y = -4377

이 특정 예에서는 어떤 변수가 종속 변수이고 어떤 변수가 독립 변수인지 볼 수 있습니다. 이 회귀 방정식의 종속 변수는 UBER 운전자가 다루는 거리이고 독립 변수는 운전자의 나이와 운전 경험 수입니다.

예제 # 2

다른 예를 사용하여 다중 회귀 분석의 개념을 이해해 보겠습니다. 한 학급의 GPA와 학습 시간, 학생의 키 사이의 관계를 알아 보겠습니다.

계산을 위해 Excel의 데이터 탭으로 이동 한 다음 데이터 분석 옵션을 선택합니다.

위의 예에 대한 회귀 방정식은 다음과 같습니다.

y = MX + MX + b

y = 1.08 * .03 + 1.08 *-. 002 + 0

y = .0325

이 특정 예에서는 어떤 변수가 종속 변수이고 어떤 변수가 독립 변수인지 볼 수 있습니다. 이 회귀 분석의 종속 변수는 GPA이고 독립 변수는 학습 시간과 학생의 키입니다.

예제 # 3

다른 예를 사용하여 다중 회귀 분석의 개념을 이해해 보겠습니다. 조직 내 직원 그룹의 급여와 경력 연수 및 직원의 나이 사이의 관계가 무엇인지 알아 보겠습니다.