型的變數
在多元線性迴歸模型中，考慮可能影響迴歸結果的不同類型的變數非常重要。這些變數可以分為兩大類：自變數和因變數。
自變數
自變數
自變量也稱為預測變量，是用於預測或解釋迴歸模型中因變量的變量。這些變數可以有兩種類型：
數值變數：這些變數代表數值量，例如年齡、收入或溫度。這些變數直接用於迴歸模型。
類別變數：這些變數代表類別或群組，例如性別、地理區域或產品類型。在將這些變數納入迴歸模型之前，必須將其轉換為虛擬變數。
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因變數
因變數是尋求使用迴歸模型中的自變數進行預測或解釋的變數。此變數可以是數值變數或分類變量，具體取決於所執行的分析類型。
請記住，不斷練習是提高多元線性迴歸技能的關鍵。如果一開始遇到困難，不要灰心，繼續練習，你會看到自己會一點一點進步。不斷嘗試，永不停止學習！在您持續改善的道路上取得巨大成功！再見！
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了解精確度和準確度之間的差異：清晰的範例
精度和準確度是測量和科學領域的兩個基本概念。它們經常被混淆，但了解兩者之間的差異對於做出正確和可靠的測量非常重要。
精確
精密度是指測量中所獲得的結果的一致性或再現性。換句話說，準確的測量是在多次重複實驗時給出接近的結果的測量。例如，如果實驗室實驗回傳的結果為 9.8、9.7、9.9 和 9.8，我們可以說結果是準確的，因為它們彼此非常接近。
準確性
準確度是指測量值與真實值或可接受標準的接近程度。換句話說，精確的測量是接近所測量幅度的真實值的測量。例如，如果重力加速度的真實值為9.81 m/s^2，而我們得到的結果為9.80 m/s^2，則可以說測量是準確的。