11.10
الانحدار المتعدد هو أداة إحصائية تستخدم لتحليل العلاقة بين أكثر من متغيرين.
يمكن نمذجة الانحدار المتعدد في معادلة بسيطة تقدر العلاقة الخطية بين الاستجابة أو المتغير التابع ، مع أكثر من متنبئ واحد أو متغيرات مستقلة.
على سبيل المثال ، يرتبط استهلاك الرياضيين للمياه ارتباطا إيجابيا بكل من درجة الحرارة والمقدار الإجمالي للوقت الممارس.
هنا ، درجة الحرارة والمقدار الإجمالي للوقت الممارس هما متغيرات التنبؤ التي يمكن تعيينها بشكل مستقل. استهلاك المياه هو متغير الاستجابة لأنه يعتمد على المتغيرين الآخرين.
نظرا لأن الحساب اليدوي لمعادلة الانحدار المتعدد معقد بشكل عام ، يتم استخدام البرامج لحلها.
يتم حساب معامل التحديد المتعدد لقياس مدى ملاءمة المعادلة لمجموعة البيانات. هذا يعني أن التغيرات في درجة الحرارة والمقدار الإجمالي للوقت الممارس يمكن أن يفسر 97٪ من التباين في استهلاك المياه.
ومع ذلك ، مع استخدام المزيد من المتغيرات ، يزداد R2 بشكل عام.
في مثل هذه الحالات ، يتم حساب معامل التحديد المعدل ، والذي يمثل حجم العينة وعدد متغيرات التنبؤ.
يقوم الانحدار المتعدد بتقييم العلاقة الخطية بين استجابة واحدة أو متغير تابع ومتغيرين مستقلين أو أكثر. وله العديد من التطبيقات العملية.
يمكن للمزارعين استخدام الانحدار المتعدد لتحديد إنتاجية المحصول بناء على أكثر من عامل مثل توفر المياه والأسمدة وخصائص التربة وغيرها. وهنا يكون إنتاجية المحصول هي الاستجابة أو المتغير التابع لأنه يعتمد على المتغيرات المستقلة الأخرى. يتطلب التحليل إنشاء مخطط مبعثر متبوعًا بمعادلة انحدار خطي متعددة لحساب معامل التحديد المتعدد، R2. لنفترض أن قيمة R2 هي 96%؛ ويمكن للمرء أن يفسر أن التوليفات المختلفة من الماء والأسمدة تفسر 96% من التباين في إنتاجية المحصول.
ومع ذلك، فإن قيمة R2 تزداد مع عدد المتغيرات المستقلة. لذلك، يتم استخدام معامل التحديد المعدل الذي يمثل كلا من حجم العينة وعدد المتغيرات أثناء التحليل.
الانحدار المتعدد هو أداة إحصائية تستخدم لتحليل العلاقة بين أكثر من متغيرين.
يمكن نمذجة الانحدار المتعدد في معادلة بسيطة تقدر العلاقة الخطية بين الاستجابة أو المتغير التابع ، مع أكثر من متنبئ واحد أو متغيرات مستقلة.
على سبيل المثال ، يرتبط استهلاك الرياضيين للمياه ارتباطا إيجابيا بكل من درجة الحرارة والمقدار الإجمالي للوقت الممارس.
هنا ، درجة الحرارة والمقدار الإجمالي للوقت الممارس هما متغيرات التنبؤ التي يمكن تعيينها بشكل مستقل. استهلاك المياه هو متغير الاستجابة لأنه يعتمد على المتغيرين الآخرين.
نظرا لأن الحساب اليدوي لمعادلة الانحدار المتعدد معقد بشكل عام ، يتم استخدام البرامج لحلها.
يتم حساب معامل التحديد المتعدد لقياس مدى ملاءمة المعادلة لمجموعة البيانات. هذا يعني أن التغيرات في درجة الحرارة والمقدار الإجمالي للوقت الممارس يمكن أن يفسر 97٪ من التباين في استهلاك المياه.
ومع ذلك ، مع استخدام المزيد من المتغيرات ، يزداد R2 بشكل عام.
في مثل هذه الحالات ، يتم حساب معامل التحديد المعدل ، والذي يمثل حجم العينة وعدد متغيرات التنبؤ.
From Chapter 11:
Now Playing
Correlation and Regression
3.6K Views
Correlation and Regression
12.7K Views
Correlation and Regression
8.0K Views
Correlation and Regression
6.7K Views
Correlation and Regression
7.7K Views
Correlation and Regression
5.4K Views
Correlation and Regression
7.4K Views
Correlation and Regression
4.9K Views
Correlation and Regression
6.5K Views
Correlation and Regression
2.6K Views