Introdução à regressão múltipla e análise de correlação: análise de regressão múltipla representa uma extensão lógica da análise de regressão de duas variáveis. Em vez de uma única variável independente, variáveis de dois ou mais independentes são utilizados para estimar os valores de uma variável dependente. No entanto, os conceitos fundamentais na análise continuam a ser o mesmo.A seguir estão os três principais objectivos da Regressão Múltipla e Análise de Correlação: Para derivar uma equação que fornece estimativa da variável dependente dos valores dos dois ou variables.To mais independente obter uma medida do erro envolvido na equação de regressão utilizando como base para estimation.To obter uma medida da proporção da variância na variável dependente representaram ou "explicada por" o primeiro objectivo independente variables.The é realizado por derving uma equação de regressão adequada pelo método dos mínimos quadrados. O segundo objectivo é alcançado através do cálculo de um erro padrão de estimativa. O terceiro objectivo é realizado através do cálculo do coeficiente múltiplo de determination.Assumptions de Análise de Regressão Linear Múltipla: Para a estimativa ponto, as principais premissas da análise de regressão linear múltipla são: A variável dependente é uma variável aleatória enquanto as variáveis independentes não precisa ser variável aleatória .A relação entre as diversas variáveis independentes e uma variável dependente é linear, eO variâncias das distribuições condicionais da variável dependente, dada várias combinações de valores das variáveis dependentes, são todos iguais. Para a estimativa interna, uma suposição adicional é que as distribuições condicionais para a variável dependente seguir a equação de regressão múltipla equation.The de probabilidade normal distribution.Multiple regressão descreve a relação média entre estas variáveis, e esta relação é usado para prever ou controlar a variável dependente equação de regressão .A é uma equação para estimar uma variável dependente, dizem X1 do variáveis indendent X2, X3 ....... e é chamada uma equação de regressão do X1 em X2, X3 ....... em funcional notação esta é por vezes escrito como brevemente X1 = F (X2, X3 ....) ler "X12, X3 e assim por diante." é uma função do caso Xin de três variáveis, a equação de regressão do X1 em X2 e X3 tem o formX1.23 = a1.23 + b12.3 X2 + b13.2 X3X1.23 é calculado ou o valor da variável dependente estimada e X2, X3 são o variables.Use dependente de Computadores, análise de regressão e correlação múltipla: a aplicação de regressão múltipla e análise de correlação requer cálculos extensos e altamente precisas. À medida que o número de variáveis aumenta, os cálculos se tornam cada vez mais difícil e demorado. Os computadores estão a ser amplamente utilizadas na aplicação destas técnicas. Um grande número de instalações de computadores têm um ou mais programas múltiplos de regressão e correlação na biblioteca de programas que estão disponíveis para o fato de users.In, está se tornando cada vez mais desnecessários agora-a-dias para realizar a análise de regressão pela disponibilidade hand.The de estes programas permite que muitos analista para obter a regressão desejado e resultado de correlação sem o analista de ter que gastar tempo a escrever um programa de computador. A adequação de um dado programa de biblioteca para uso em particular problema depende dos requisitos de entrada, procedimento operacional e resultados calculados pelo programa. Muitos programas de biblioteca são suficientemente geral e comprehensiveto cumprir os requisitos de uma grande variedade de users.It pode ser salientado que, embora com o uso de computadores é possível testar e incluem grande número de variáveis independentes na análise de regressão, o bom senso e o conhecimento das relações lógicas envolvidos devem ser sempre usado como um guia para decidir quais as variáveis a serem incluídas na construção de uma equação de regressão.