Inhoudsopgave
Wat betekent lineaire regressie?
Lineaire regressie is een statistisch proces waarmee je een (meestal) een lineair verband tussen twee grootheden kan aantonen en kwantificeren. Hierbij kies je steeds één grootheid, de onafhankelijke grootheid die op de x-as (horizontale as) van het diagram staat. De andere grootheid wordt hierdoor bepaald.
Wat betekent regressie in statistiek?
Regressieanalyse wordt gebruikt om het effect te bepalen van een (of meerdere) verklarende variabele(n), zoals lengte of leeftijd, op een afhankelijke variabele zoals gewicht. Je kunt regressieanalyse gebruiken om: Samenhang tussen twee variabelen te bepalen (leeftijd en waarde van een auto)
What is linear regression?
Linear Regression and Correlation Introduction Linear Regression refers to a group of techniques for fitting and studying the straight-line relationship between two variables. Linear regression estimates the regression coefficients β 0 and β 1 in the equation Y j =β 0 +β 1 X j +ε j where X is the independent variable, Y is the dependent variable, β
What is the difference between simple linear regression and correlation analysis?
A correlation analysis provides information on the strength and direction of the linear relationship between two variables, while a simple linear regression analysis estimates parameters in a linear equation that can be used to predict values of one variable based on the other.
What happens if R is negative in linear regression?
If r is negative, then as one variable increases, the other tends to decrease. A perfect linear relationship ( r= -1 or r= 1) means that one of the variables can be perfectly explained by a linear function of the other.
What is the linear correlation coefficient?
The linear correlation coefficient is also referred to as Pearson’s product moment correlation coefficient in honor of Karl Pearson, who originally developed it. This statistic numerically describes how strong the straight-line or linear relationship is between the two variables and the direction, positive or negative. The properties of “r”: