2つの変数に関係するラインの傾きと切片を知っているときは、新しい x- 値をとり、新しい y- 値を予測できます。あなたが作業している例では、SATスコアを取ってSahutsket大学生のGPAを予測します。
各生徒のSATスコア以上のことを知っていたらどうなりますか？もしあなたが高校平均（100スケール）を持っていて、その情報を使うことができたらどうなりますか？ SATスコアとHS平均を組み合わせることができれば、SATスコア単独よりも正確な予測子を持つかもしれません。
<！ - 1 - >複数の独立変数を扱う場合、あなたは 複数の 回帰の領域にいます。 線形回帰と同様に、散布図を使用して最適な線の回帰係数を求めます。もう一度、 最も適合する は、データポイントからラインまでの距離の二乗の和が最小であることを意味します。
2つの独立変数を使用すると、2つの次元で散布図を表示することはできません。あなたは三次元が必要です。それは描くのが難しくなります。
<！ SAT-GPAの例では、回帰式は、予測されるGPA = a + b 999 9（SAT）+ b 999 2 999（高校平均）あなたは全体的なフィット感についての仮説と、3つの回帰係数すべてについて仮説をテストすることができます。
係数を見つけるExcelの機能を調べてみましょう。 いくつか注意すべき点があります。 変数には x- 個の変数があります。
SATの係数が線形回帰から重回帰に変化することを期待する。インターセプトも変わることを期待してください。線形回帰から重回帰に至るまでの推定の標準誤差を予想する。重回帰は線形回帰より多くの情報を使用するため、誤差が減少します。
