Multipele regressie is, zoals bovenstaande voorbeelden illustreren, een techniek waarmee de relatie tussen onafhankelijke variabelen en een afhankelijke variabele kan worden onderzocht. De onafhankelijke variabelen worden ook wel voorspellende of verklarende variabelen genoemd, de afhankelijke variabele ook wel respons-, criterium- of effectvariabele. Multipele regressie zoekt naar een model waarin de afhankelijke variabele zo goed mogelijk kan worden voorspeld (verklaard) uit de onafhankelijke variabelen. Daartoe wordt een regressievergelijking geconstrueerd waarin de voorspellende variabelen lineair gecombineerd worden:\( hat Y = b_0 + b_1 X_1 + b_2 X_2 + \ldots + b_k X_k .\)
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Copyright information
© 2009 Bohn Stafleu van Loghum
About this chapter
Cite this chapter
Siero, F.W., Huisman, M., Kiers, H.A. (2009). Multipele regressie. In: Voortgezette regressie- en variantieanalyse. Bohn Stafleu van Loghum, Houten. https://doi.org/10.1007/978-90-313-7359-8_2
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-90-313-7359-8_2
Publisher Name: Bohn Stafleu van Loghum, Houten
Print ISBN: 978-90-313-6151-9
Online ISBN: 978-90-313-7359-8
eBook Packages: Dutch language eBook collection