a:

İstatistikte doğrusal regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla açıklayıcı değişken arasındaki ilişkiyi doğrusal bir fonksiyon kullanarak modeller. İki veya daha fazla açıklayıcı değişken, bağımlı değişkenle doğrusal bir ilişki içeriyorsa, regresyona çoklu doğrusal regresyon denir. Çoklu regresyon, diğer taraftan, birden fazla açıklayıcı değişkenli doğrusal ve doğrusal olmayan regresyonları kapsayan geniş bir regresyon sınıfıdır.

Regresyon analizi, bağımlı ve açıklayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi keşfetmek için yaygın bir yöntemdir. Bununla birlikte, bu istatistiksel ilişki açıklayıcı değişkenlerin bağımlı değişkene neden olduğu anlamına gelmez; daha ziyade veride bazı önemli ilişkiden bahseder. Doğrusal gerileme, doğruyu tanımlayan ve regresyon hatalarını en aza indirgeyen eğimi ve kesme noktasını bularak verilere en yakın olan bir çizgi çizmeye çalışır. Bununla birlikte, verilerdeki pek çok ilişki düz bir çizgiyi takip etmemektedir, bu nedenle istatistikçiler doğrusal olmayan regresyon kullanmaktadır.

Bağımlı bir değişkenin yalnızca bir değişkenle açıklanması nadirdir. Bu durumda, bir analist bağımlı değişkeni birden fazla bağımsız değişken kullanarak açıklamaya çalışan çoklu regresyon kullanır. Çoklu regresyonlar lineer ve doğrusal olmayabilir.

Bir şirketin hisse senedi fiyatlarındaki günlük değişim ile işlem hacmindeki günlük değişim ve piyasa getirilerindeki günlük değişiklikler gibi açıklayıcı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki kurmak isteyen bir analist düşünün. Şirketin hisse senedi fiyatlarındaki günlük değişikliği bağımlı bir değişken olarak ve ticaret hacminde günlük değişikliği bağımsız bir değişken olarak gerilemekte ise, açıklayıcı bir değişken olan basit bir doğrusal regresyona bir örnek olacaktır. Analist piyasa getirilerindeki günlük değişikliği regresyona katarsa, çoklu doğrusal bir gerileme olur.

3'ten büyük ->