Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Lineer regresyon ve çoklu regresyon arasındaki temel fark, bağımsız değişkenlerin sayısıdır.
- Lineer regresyon, sadece bir bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler 12. Bu durumda, bağımlı değişkenin tahmini için kullanılan denklem: Y = mx + b şeklindedir 1.
- Çoklu regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini analiz eder 23. Bu durumda, denklem: Yi = β0 + β1Xi + ϵi olarak yazılır ve burada X açıklayıcı değişkenleri, Y ise bağımlı değişkeni temsil eder 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: