Simple Linear Regression Simple lin

Simple Linear Regression Simple linear regression measures the relationship between one variable (for example, staffing) against another variable (such as production output) and allows prediction of one variable from the other. For example, measuring the number of units produced against the number of employees producing the units over a period of years would allow the analyst to forecast the number of employees needed to meet an increase in demand.Multiple Linear Regression Multiple linear regression measures the relationship between several variables to forecast another. An application of this model in workforce planning would be to determine whether there is a relationship between lower staffing levels, absenteeism, and production output.

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简单线性回归简单线性回归措施对付另一个变量一个变量（例如，人员配置）之间的关系（如生产输出），并允许从其他的一个变量的预测。例如，测量的针对一段岁月产生单位在岗职工人数生产数量将允许分析师预测，以满足需求的增长所需要的员工数量。 多元线性回归多元线性回归的措施几个变量之间的关系来预测另一个。这个模型在人力资源规划中的应用是要确定是否有较低的人员配置水平，旷工和产量之间的关系。

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简单线性回归简单线性回归测量一个变量（例如人员编制）与另一个变量（如生产输出）之间的关系，并允许预测另一个变量。例如，根据在几年内生产单位的员工人数来衡量生产单位的数量，分析人员可以预测满足需求增加所需的员工人数。 多线性回归多线性回归测量多个变量之间的关系以预测另一个变量。此模型在劳动力规划中的应用是确定较低的人员配置水平、缺勤和产出之间是否存在关系。

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简单线性回归简单线性回归测量一个变量（例如，人员配置）与另一个变量（例如生产产出）之间的关系，并允许从另一个变量预测一个变量。例如，根据一段时间内生产单位的员工数量来衡量生产单位的数量，分析师就可以预测满足需求增长所需的员工数量。 多元线性回归多元线性回归测量多个变量之间的关系，以预测另一个变量。该模型在劳动力规划中的应用将是确定较低的人员配置水平、旷工和生产产出之间是否存在关系。

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