分层回归和线性回归区别
- 培训职业
- 2025-05-06 00:49:13
该两种方法有定义和用途的区别：
1、线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型，通过拟合一条直线或超平面来预测因变量的值。
2、分层回归是建立在回归分析基础上的方法，用于研究多个回归模型之间的差异。它将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。
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该两种方法有定义和用途的区别：
1、线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型，通过拟合一条直线或超平面来预测因变量的值。
2、分层回归是建立在回归分析基础上的方法，用于研究多个回归模型之间的差异。它将核心研究的变量放在最后一步进入模型，以考察在排除了其他变量的贡献的情况下，该变量对回归方程的贡献。
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