Mis vahe on mitmel lineaarsel regressioonil ja mitme muutujaga regressioonil? https://www.quora.com/What-is-an-intuitive-explanation-of-a-multivariate-regression


Vastus 1:

Regressioonanalüüsi tulemuseks on valem kujul Y = a + bX. Korduval regressioonil on ühes valemis rohkem kui üks X. Mitmemõõtmelisel regressioonil on rohkem kui üks Y, kuid erinevates valemites. Ja mitme muutujaga mitmel regressioonil on mitu X-i, et ennustada mitu Y-d iga Y-ga erinevas valemis, mis põhineb tavaliselt samadel andmetel.

Mitme regressiooniga asi on koolipoiste värk. Mitmemõõtmeline on natuke keerulisem - Y erinevad väärtused tuletatakse samade andmete abil, kuid nende määratlus on erinev. Näiteks kasutatakse maksejõuetuse tõenäosuse (PD) mudeli jaoks mitut regressiooni, kuid erinevate vaikedefinitsioonide hindamiseks mitme variandi analüüsi, sõltuvalt sellest, millal ja kui palju. Arvestades vaikimisi, hõõrumisohtu ja nii mõndagi muud, võib ad nauseum ka kaotada. Kõik mudelid on mitu, kuid komplekt on mitmevariandiline.


Vastus 2:

Korrektselt öeldes tegeleb mitme muutujaga regressioon juhtumiga, kus sõltuvaid muutujaid on rohkem kui üks, samal ajal kui mitme regressiooniga juhtum hõlmab juhtumit, kus on üks DV, kuid rohkem kui üks IV. Paljud autorid saavad kasutada "mitme muutujaga", kus nad peaksid kasutama "mitu" (see on enamasti autorite valdkond, mis ei ole statistika)