Monimuuttujaregressiossa

Monimuuttujaregressio on tilastollinen menetelmä, jota käytetään tutkimaan kahden tai useamman muuttujan välistä suhdetta. Se on laajennus yksinkertaisesta lineaarisesta regressiosta, joka tarkastelee vain yhden selittävän muuttujan vaikutusta selitettävään muuttujaan. Monimuuttujaregressiossa pyritään mallintamaan, miten useat riippumattomat muuttujat yhdessä vaikuttavat yhteen riippuvaan muuttujaan.

Menetelmän perusidea on löytää paras mahdollinen lineaarinen funktio, joka kuvaa riippuvan muuttujan arvoja riippumattomien muuttujien arvojen perusteella. Tämä funktio muodostetaan yleensä siten, että se minimoi selitettävän ja ennustetun muuttujan arvojen välisten virheiden neliösumman. Monimuuttujaregressiomallin avulla voidaan arvioida kunkin riippumattoman muuttujan vaikutusta riippuvaan muuttujaan samalla, kun muiden riippumattomien muuttujien vaikutus pidetään vakiona.

Monimuuttujaregressiota käytetään laajasti eri aloilla, kuten taloustieteessä, lääketieteessä, yhteiskuntatieteissä ja tekniikassa. Sitä hyödynnetään esimerkiksi ennustamisessa, syy-seuraussuhteiden tutkimisessa ja ilmiöiden ymmärtämisessä, joihin vaikuttavat useat tekijät. Mallin luotettavuus riippuu muun muassa oletusten paikkansapitävyydestä, kuten muuttujien välisestä lineaarisesta suhteesta ja virheiden normaalijakautuneisuudesta.