【多元迴歸方程式】
MultipleRegressionEquation
【辭書名稱】教育大辭書
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；
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。
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；
餘此類推。
a是截距。
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：
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