Multiregressiomalli

Multiregressiomalli on tilastollinen menetelmä, jota käytetään analysoimaan riippuvuussuhdetta yhden riippuvan muuttujan ja kahden tai useamman riippumattoman muuttujan välillä. Tavoitteena on ennustaa riippuvan muuttujan arvoa riippumattomien muuttujien perusteella ja ymmärtää, kuinka kukin riippumaton muuttuja vaikuttaa riippuvaan muuttujaan, kun muiden riippumattomien muuttujien vaikutus on vakioitu. Mallin perusmuoto on lineaarinen, ja se voidaan esittää yhtälöllä, jossa riippuva muuttuja on lineaarinen yhdistelmä riippumattomista muuttujista, kertoimista ja virhetermeistä. Mallin kertoimet kuvaavat kunkin riippumattoman muuttujan keskimääräistä muutosta riippuvassa muuttujassa, kun muut riippumattomat muuttujat pysyvät muuttumattomina.

Multiregressiomallin laatimisessa ja tulkinnassa on useita keskeisiä vaiheita. Ensin kerätään dataa, joka sisältää sekä riippuvan että riippumattomien muuttujien arvot. Tämän jälkeen malli sovitetaan dataan tilastollisin menetelmin, tyypillisesti pienimmän neliösumman menetelmällä, jolloin saadaan estimoidut kertoimet. Mallin sopivuutta arvioidaan erilaisilla tilastollisilla testeillä ja tunnusluvuilla, kuten R-neliö, joka kertoo, kuinka suuren osan riippuvan muuttujan vaihtelusta malli pystyy selittämään. Lisäksi tarkastellaan yksittäisten kerrointen tilastollista merkitsevyyttä, jotta voidaan päätellä, onko riippumattomalla muuttujalla tilastollisesti merkittävää yhteyttä riippuvaan muuttujaan. Multiregressiomallia käytetään laajalti monilla eri aloilla, kuten taloustieteessä, lääketieteessä, sosiaalitieteissä ja insinööritieteissä, ilmiöiden ymmärtämiseen ja ennustamiseen.