回帰における調整済み効果と未調整効果

「未調整」は基本的に単純な線形回帰ですか？「調整済み」は重回帰ですか？たとえば、a、b、cなどの他の変数を調整する場合と調整しない場合のxのyに対する影響を調べます。

コメントに基づくと、「はい」は答えになるのに十分な長さではありません。

はい。

回帰が未調整の推定値を報告する場合、それは他の共変量を含まないY上のXの単なる回帰です。調整された推定値は、少なくとも1つの共変量が存在する場合のXとYの回帰と同じです。

粗推定は、1つの独立（予測）変数のみの影響を考慮している場合に得られます。つまり、方程式は1つの独立変数のみで構成されます。分析に独立変数（コンパウンダー変数）をさらに含めると、分析に含まれるすべての追加の独立変数による影響を考慮した、いわゆる調整された推定値が得られます。

上記すべてが当てはまりますが、調整は複数の共変量または独立変数（例：X1、X2、X3、X4）を検討する場合に加え、1つの独立変数（ X1）この1つの独立変数と従属変数（X1とY）の間の関係を取得します。