反向連結 · 回歸分析

統計學是一門收集、整理、分析和解釋數據的數學學科，主要分為[[描述統計]]與[[推論統計]]兩大領域，涉及[[機率論]]、[[抽樣理論]]、[[參數估計]]、[[假設檢驗]]、[[回歸分析]]等方法論。 在道教研究裡，常借助這些技術對[[道教文獻]]進行文本長度、詞頻、語言風格等量化評估；此外，對[[道教儀式]]參加人數、地域分布以及歷代道士人口的變化亦可進

## 回歸模型 回歸模型是一種統計方法，用於探索自變量（又稱預測變量）與連續因變量之間的數量關係，從而實現數值預測。通過擬合一個函數形狀，可評估變量間的解釋程度並檢驗假設。 ### 主要類型 - **簡單線性回歸**：僅有一個自變量，假設兩者呈直線關係。 - **多元線性回歸**：包含兩個以上自變量，可捕捉更複雜的交互效應。 回歸模型的估計通常使用最小平方法

統計分析是一種以[[概率論]]與[[數學統計]]為基礎的科學方法，用於對蒐集的資料進行整理、描述、解釋與推論，藉此揭示現象背後的規律或趨勢。 一般而言，統計分析的流程包括：確立研究問題、提出假設、制訂抽樣計畫、收集資料（Data）、資料清理與編碼、描述性統計繪圖、選擇合適的推論模型（如[[回歸分析]]、時間序列分析或變異數分析），最後根據檢定結果作出決策依據