多线性回归
用平凡人来解释统计学的概念.
多线性回归是统计学中用来理解依赖变量和两个或更多独立变量之间的关系的一种方法. 这里有一个比较,使它更简单:想象你是一个厨师,试图完善一个蛋糕的食谱.蛋糕的味道 (依赖变量) 被各种成分 (如面粉,糖,蛋和黄油) 影响.作为厨师,你会尝试不同量这些成分,看看哪种组合使蛋糕最好.在多线性回归中,我们做类似的事情 - 我们测量每个独立变量的影响,以及这些变量改变如何影响结果.当我们想预测依赖变量的结果时,这非常有用.例如,医生可能同时使用多个因素来预测心脏病风险,例如年龄,胆固醇水平,体重和血压.