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多元迴歸方程式 - 教育百科
| 多 | |
| 元 | |
| 迴 | |
| 歸 | |
| 方 | |
| 程 | |
| 式 |
國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | Multiple Regression Equation |
| 作者： | 丁振豐 |
| 日期： | 2000年12月 |
| 出處： | 教育大辭書 |
辭書內容
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名詞解釋： 多元迴歸方程式是尋求若干個隨機預測變項(predictors)對某個隨機效標變項(criterion)預測的最佳配適式；最佳配適式可透過殘差（真值減估計值）平方和極小來估計出來。 若隨機效標變數Y線性依賴於若干個獨立預測變項X1，X2..., Xk，則Y估計值的多元迴歸方程式，有下列三種表示形式： 1.以原始分數表示 Ŷ=b1x1+b2x2+....+bkxk+a 公式一 其中，b1是當Xi至Xk變項固定時，由X預測Y的迴歸係數或斜率，b2是當X1和X3至Xk變項固定時，由X預測Y的迴歸係數或斜率；餘此類推。a是截距。 2.以離差分數表示 Xi1=(Xi1-X1), Xi2=(Xi2-X2),... 令 Yi=(Yi-Y) 以離差分數表示的迴歸方程式則變成為： ŷ=b1x1+b2x2 公式二 3.以標準分數表示 令 以標準分數表示的迴歸方程式則變成為： |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_多元迴歸方程式 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
貓頭鷹博士
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