هن regression لاڳاپا وڌائڻ

ڪنهن به سڄو يا عمل جي مطالعي ۾ ان جي اڪثر ٻاهر ته ڇا اتي جي عنصر (variables) ۽ جواب فعل (منحصر variable) جي وچ ۾ هڪ تعلقو آهي، ۽ ڪيئن بند سندن لهه وچڙ آهي سٽ ڪرڻ ضروري آهي. ان جي اجازت ڏئي ڪر regression تجزيو، جنهن کي ڪيترن ئي مرحلن ۾ پيروڪار آهي.

جي regression تجزيي جي مکيه مرحلن مان هڪ جي عنصر ۽ ان جي جواب فعل جي وچ ۾ رياضياتي تعلق، جنھن جو اوھان کي انھن جي وچ ۾ موجود تعلق quantify ڪرڻ جي اجازت جي حساب آهي. هن تعلقي جي regression لاڳاپا وڌائڻ سڏيو ويندو آهي. اعلانيل مکيه تجزياتي طريقو چيو ته لاڳاپا وڌائڻ determining سمجهيو ويندو آهي ، جو گهٽ ۾ گهٽ squares طريقو کان وٺي هن جو طريقو جي ڪري ڇڏيندو ۽ سٺا نڪتو باهمي ميدان جي اجازت ڏئي ٿو. عملي طور تي، تنهن هوندي به، ڇو ته تون هڪ سادي ڳولا ۽ مختلف ڪم جي اوسر ڪرڻ، مطالعي هيٺ سڄو جو نظرياتي علم تي ڀروسو ڪرڻ لاء سائنس جي ميدان ۾ يا "پرک ۽ غلطي" جي طريقه ڪار جي طرف سندن اڳين جي تجربي آهي هڪ ئي فعل ۾ ڏکيو ٿي سگهي ٿو، لھندين. جيڪڏهن ڪامياب، جي regression لاڳاپا وڌائڻ حاصل آهي، مناسب طرح جي جواب فنڪشن تي مختلف عنصر جو اثر ويجهڙائيء ۾ رهڻ، i.e. عنصر (منحصر variables) جي ڪجهه انهيء لاء ته جواب فعل (منحصر variable) جي توقع جي اهميت ڏسي ڪري.

هن ابتدائي جي عامل x ۽ لاڳاپيل قدر وائي هڪ جواب فعل تجرباتي حصو ٻاهر کڻي طرفان مليل انهيء جي regression ڇنڊڇاڻ لاء استعمال ڊيٽا. وضاحت ۽ ڀلي لاء تاثر ڊيٽا انهيء tabular صورت ۾ ظاھر ڪئي پئي وڃي.

هڪ سڌر لاڳاپا وڌائڻ جي regression جي اڪثر بڻجي وائي هڪ + ب = ∙ X. ڪئي اهو هڪ مسلسل coefficient (محڪم) ھڪ شامل آهن، ۽ regression coefficient (لاھي) ب، هڪ variable عامل X. فئڪٽري ب جي اهميت جي وڌايائين جي جواب فعل جڏهن هڪ يونٽ جي جي عنصر جي قيمت ۾ سراسري طور تبديل ڪري ڏيکاري ٿو. جڏهن ته coefficient ب استعمال ڪري ٺاهيل هڪ regression لاڳاپا وڌائڻ اڏاوت به افقي ليڪ کي سڌي موڙ وصف ڪري سگهو ٿا. اها ڳالهه نوٽ ڪرڻ گهرجي ته هن عامل ڪجهه مال ڪيو آهي:

· بي مختلف انهيء ڪري سگهون ٿا؛

· بي يعني ايڪس تي وائي جي اثر زير تعليم جي صورت ۾ ان جي اهميت سان مٽائيندو شڪلون نه آهي،

· ماپ جو هڪ يونٽ جي باهمي coefficient جي جواب فعل يونٽ ايڪس جريب variables لاء وائي يونٽ جي نظر آهي.

· جي regression coefficient ماپ variables ايڪس ۽ وائي جو قدر يونٽ جي تبديلي جي صورت ۾ به تبديليون.

اڪثر حالتن ۾، ته هتان ته انهيء خال خال انهيء جي لڪير تي بيٺل آهن. لڳ ڀڳ هميشه توهان جي regression ليڪ، جنهن جي اڳڪٿي انهيء صورتون عزت ۽ احترام سان ان جي تجرباتي ڊيٽا جي ڪجهه اڏائڻ رھ ڪري سگهو ٿا. ان جي نظرياتي يا اڳڪٿي اهميت کان regression لائن جي هڪ خاص نڪته نظر کان انحرافي remainder سڏيو ويندو آهي.

تمام اڪثر رواج ۾ ان جي regression لاڳاپا وڌائڻ، جي coefficients جي انهيء ڪمپيوٽنگ جو بنيادي طريقو جنهن کي گهٽ ۾ گهٽ squares جو هڪ طريقو آهي هوندا جي آڌار. هن coefficients sampled variable عامل انهيء ۽ جواب فعل نمائندگي جي شروعاتي انگن اکرن کان حساب ڪتاب آهن.

پهرين نظر ۾ ان وقت لڳي سگهي ٿو ته هن regression لاڳاپا وڌائڻ ۾ coefficients جي قيمت جي حساب بلڪه پيچيدو ۽ وقت-ڀسم آهي. پر هن ائين نه آهي. اها ڳالهه تحقيق، ٻيا سافٽ ويئر پيڪيجز (سڌو Microsoft جي فضيلت آهي)، جنهن پنهنجي را انگن اکرن موجب، نه رڳو سنڌ جي سڀني عنصر جو لاڳاپا وڌائڻ ۾ شامل حساب لاء پيش ڪري، سنڌ جي variables ۽ منحصر variables جي وچ ۾ تعلق جو وڏا قائم ڪرڻ جي قابل ٿي ويندا، پر انهيء graphical صورت ۾ حاصل نمائندگي ڪندو.