আমরা কি নন-লিনিয়ার ডেটাতে রিগ্রেশন করতে পারি?
আমরা কি নন-লিনিয়ার ডেটাতে রিগ্রেশন করতে পারি?
Anonim

ননলাইনার রিগ্রেশন করতে পারে বক্ররেখা আরো অনেক ধরনের মাপসই, কিন্তু এটা করতে পারা সর্বোত্তম ফিট খুঁজে পেতে আরও প্রচেষ্টার প্রয়োজন ব্যাখ্যা স্বাধীন ভেরিয়েবলের ভূমিকা। উপরন্তু, R-squared এর জন্য বৈধ নয় অরৈখিক রিগ্রেশন , এবং এটা অসম্ভব গণনা করা প্যারামিটার অনুমানের জন্য p-মান।

এই ভাবে, একটি রিগ্রেশন অরৈখিক হতে পারে?

পরিসংখ্যানে, অরৈখিক রিগ্রেশন এর একটি রূপ রিগ্রেশন বিশ্লেষণ যেখানে পর্যবেক্ষণ তথ্য একটি ফাংশন দ্বারা মডেল করা হয় যা a অরৈখিক মডেল পরামিতিগুলির সংমিশ্রণ এবং এক বা একাধিক স্বাধীন ভেরিয়েবলের উপর নির্ভর করে। ডেটা ধারাবাহিক আনুমানিক একটি পদ্ধতি দ্বারা লাগানো হয়.

কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, র বর্গ কি শুধুমাত্র রৈখিক রিগ্রেশনের জন্য? জন্য সাধারণ গাণিতিক কাঠামো আর - বর্গক্ষেত্র সঠিকভাবে কাজ করে না যদি রিগ্রেশন মডেল এটি না রৈখিক . এই সমস্যা সত্ত্বেও, বেশিরভাগ পরিসংখ্যান সফ্টওয়্যার এখনও গণনা করে আর - বর্গক্ষেত্র অরৈখিক মডেলের জন্য। ব্যবহার করলে আর - বর্গক্ষেত্র সেরা বাছাই করতে মডেল , এটা সঠিক বাড়ে শুধুমাত্র মডেল সময়ের 28-43%।

এই বিষয়ে, আপনি কিভাবে নন-লিনিয়ার রিগ্রেশন গণনা করবেন?

যদি আপনার মডেল একটি ব্যবহার করে সমীকরণ Y = a আকারে0 + খ1এক্স1, এটা একটা লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল. যদি না হয়, এটা অরৈখিক.

Y = f(X, β) + ε

  1. X = p ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একটি ভেক্টর,
  2. β = k প্যারামিটারের একটি ভেক্টর,
  3. f(-) = একটি পরিচিত রিগ্রেশন ফাংশন,
  4. ε = একটি ত্রুটি শব্দ।

রিগ্রেশন কত প্রকার?

রিগ্রেশনের প্রকারভেদ

  • লিনিয়ার রিগ্রেশন। এটি রিগ্রেশনের সহজতম রূপ।
  • বহুপদী রিগ্রেশন। এটি স্বাধীন চলকের বহুপদী ফাংশন গ্রহণ করে একটি অরৈখিক সমীকরণ ফিট করার একটি কৌশল।
  • পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ.
  • কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন।
  • রিজ রিগ্রেশন।
  • ল্যাসো রিগ্রেশন।
  • ইলাস্টিক নেট রিগ্রেশন।
  • প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্টস রিগ্রেশন (PCR)

প্রস্তাবিত: