সুচিপত্র:

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

ভিডিও: আমরা কি নন-লিনিয়ার ডেটাতে রিগ্রেশন করতে পারি?

ভিডিও: আমরা কি নন-লিনিয়ার ডেটাতে রিগ্রেশন করতে পারি?
ভিডিও: Introduction 2024, নভেম্বর
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: