Ответа Не последовало.
При нулевом значении. гипотеза о том, что между ответом и объясняющими переменными нет линейной зависимости. это будет иметь F-распределение со степенями свободы в . Линии регрессии и остаточные значения, т.е. напечатанное значение 169,73 будет получено из распределения F. с одной и 36 степенями свободы. В статистике линейная регрессия моделирует взаимосвязь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными с использованием линейной функции. Если две или более независимых переменных имеют линейную зависимость от зависимой переменной, регрессия называется множественной линейной регрессией. Множественная регрессия, с другой стороны, представляет собой более широкий класс регрессий, который включает линейные и нелинейные регрессии с несколькими независимыми переменными. Регрессионный анализ - это распространенный способ выявления взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными. В статистике уравнение регрессии (или функция) является линейным, если оно является линейным по параметрам. Хотя уравнение должно быть линейным по параметрам, вы можете преобразовать переменные-предикторы таким образом, чтобы получить кривизну. Например, вы можете включить квадратичную переменную для получения U-образной кривой. Регрессионный анализ, с другой стороны, является дополнительным инструментом для оценки количественной связи между предиктором и реакцией. Обобщение: Регрессионные модели - это (общие) линейные модели (LM). Линейная регрессия - это метод описания взаимосвязи между одной переменной и другой. или несколькими другими переменными: • ответной переменной (также называемой y-переменной или зависимой переменной) является переменная. подлежащая описанию; • объясняющими переменными (также называемыми x-переменными или независимыми переменными) являются переменные. * Следовательно, Y = A*sin(X) + B является линейной моделью для нелинейной зависимости между X и Y, тогда как Y = sin(A*X) + B не является линейной моделью (параметр A находится внутри функции, поэтому он больше не является линейным и модель не может быть сформулирована таким образом, чтобы иметь оба параметра в их линейной форме. Множественная линейная регрессия - это регрессия с несколькими независимыми переменными. Линейность модели обусловлена наличием коэффициентов для каждой переменной (а не нелинейных функций каждой переменной). Существует множество способов оценки значений этих коэффициентов, наиболее распространенным из которых является метод наименьших квадратов. Модель является линейной, когда каждый член является либо константой, либо произведением параметра и предикторной переменной. Линейное уравнение строится путем сложения результатов для каждого члена. Это сводит уравнение только к одной базовой форме: отклик = константа + параметр * предиктор + ... + параметр * предиктор. Регрессия - один из самых популярных методов в статистике, который продолжает приносить результаты. новые и интересные методы. GenStat обладает очень мощным набором средств для регрессии. и обобщенными линейными моделями, которые, тем не менее, очень просты в использовании. (Множественная) линейная регрессия - это анализ частного случая линейной модели (модели с одним или несколькими непрерывными предикторами), термин "линейный" в линейной модели относится к оцененным коэффициентам, а не к взаимосвязи между предиктором и ответом.
http://www.vsni.co.uk/downloads/genstat/release15/doc/RegressGuide.pdf http://www.investopedia.com/ask/answers/060315/what-difference-between-linear-regression-and-multiple-regression.asp http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/what-is-the-difference-between-linear-and-nonlinear-equations-in-regression-analysis https://www.researchgate.net/post/Can_anyone_help_me_to_get_the_core_differences_between_regression_model_and_ANOVA_model2 http://www.vsni.co.uk/downloads/genstat/release15/doc/RegressGuide.pdf https://www.researchgate.net/post/Can_anyone_help_me_to_get_the_core_differences_between_regression_model_and_ANOVA_model2 https://www.quora.com/Whats-the-difference-between-a-multiple-linear-regression-model-and-a-general-linear-regression-model http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/what-is-the-difference-between-linear-and-nonlinear-equations-in-regression-analysis http://www.vsni.co.uk/downloads/genstat/release15/doc/RegressGuide.pdf https://www.researchgate.net/post/Can_anyone_help_me_to_get_the_core_differences_between_regression_model_and_ANOVA_model2
в чем разница между общей линейной моделью и линейной регрессией