【多元迴歸方程式】
<P align=center><STRONG><FONT size=5>【<FONT color=red>多元迴歸方程式</FONT>】</FONT></STRONG></P> <P><STRONG>MultipleRegressionEquation</STRONG></P><P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>【辭書名稱】教育大辭書</STRONG></P>
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<P><STRONG>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；</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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；</STRONG></P>
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<P><STRONG>餘此類推。</STRONG></P>
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<P><STRONG>a是截距。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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：</STRONG> </P>轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary
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