ਰੇਖਿਕ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ

ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਖਾਸ ਵੇਰੀਏਬਲ (ਨਿਰਭਰ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਅੰਕੜਾ ਢੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. "Criterial" - ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਬਲ "covariates" ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਜਦ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਵਾਉਣ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਇੱਕ ਅੰਤਰਾਲ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਰੂਪ ਲੱਗਦਾ ਹੈ. ਉੱਥੇ ਅੰਤਰਾਲ ਸਕੇਲ ਸਬੰਧਤ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿਚਕਾਰ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੀ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਹੈ, ਜੋ ਇਸ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਨਹੀ ਹੈ, ਦੇ ਢੰਗ ਦਾ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਗਣਿਤ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸਫਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਡਾਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਆਰਥਿਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ.

ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰ. ਕੁਝ ਵੇਰੀਬਲ ਰੇਖਿਕ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਲੀਨੀਅਰ ਰਿਸ਼ਤਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਗਣਿਤ ਢੰਗ ਦਾ ਨਜ਼ਰੀਆ ਤੱਕ: y ਨੂੰ ਇੱਕ + BX =. ਇਸ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਰਥਮਿਤਿ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੁਸਤਕ ਵਿੱਚ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਜਦ ਗੱਲ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ (ਅਪ ਵਾਰ ਦੇ ਉੱਤਰ-ਫਰਬਰੀ ਨੰਬਰ ਦਾ) ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ, ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇ ਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ:

yi = ਏ + bxi + EI,

ਜਿੱਥੇ EI - ਸੁਤੰਤਰ, ਰਲਦੇ ਵੰਡੇ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਬਲ.

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ ਮੈਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਪਿਛਲੇ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕੀਮਤ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅੱਗੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ. ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿਚ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਸਰਗਰਮੀ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਘੱਟ ਵਰਗ ਢੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੀਮਤ ਅੰਕ ਦੇ ਮੁੱਲ ਦੇ ਕੁਝ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਕੇ "ਸਭ ਠੀਕ" ਸਿੱਧੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇੰਪੁੱਟ ਕੀਮਤ ਬਿੰਦੂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਡਾਟਾ, ਜਿਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਉੱਚ, ਘੱਟ, ਬੰਦ ਜ ਉਦਘਾਟਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਲ ਦੀ ਔਸਤ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਧ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਕਰਕੇ ਵੰਡਿਆ ਦੀ ਰਕਮ). ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਸਹੀ ਲਾਈਨ ਦੀ ਉਸਾਰੀ ਦੇ ਅੱਗੇ ਇਹ ਡਾਟਾ ਮਨਮਰਜ਼ੀ ਪੱਧਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਉਪਰੋਕਤ ਜ਼ਿਕਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਕੀਮਤ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਰੁਝਾਨ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਸੰਕੇਤਕ ਦੇ ਢਲਾਨ ਪ੍ਰਤੀ ਵਾਰ ਦੇ ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਹੋਵੇਗਾ. ਇਸ ਸੂਚਕ ਵਰਤ ਕੇ ਸਹੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲਈ ਹਾਲਾਤ ਦੇ ਇੱਕ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਜਨਰੇਟਰ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ, ਭਾਵਨਾ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਹੇਠ ਹੈ. ਜੇ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਢਲਾਨ (ਵਧ ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ) ਦੀ ਖਰੀਦ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੇ ਸੂਚਕ ਮੁੱਲ ਜ਼ੀਰੋ ਵੱਧ ਹੈ. ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਢਲਾਨ (ਘਟ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ) ਵਿਕਰੀ ਦੇ ਲਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸੂਚਕ (ਜ਼ੀਰੋ ਵੱਧ ਘੱਟ) ਦੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ ਵਧੀਆ ਲਾਈਨ ਕੀਮਤ ਅੰਕ ਦੀ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਲਈ ਅਨੁਸਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਹੈ, ਘੱਟ-ਵਰਗ ਦਾ ਢੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਹੇਠ ਐਲਗੋਰਿਥਮ:

- ਭਾਅ ਅਤੇ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਲਾਈਨ ਦੇ ਵਰਗ ਦੇ ਫਰਕ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸਮੀਕਰਨ ਹੈ;

- ਇਸ ਰਕਮ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਅਤੇ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਟਾ ਦੀ ਲੜੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ 'ਚ ਬਾਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ;

- ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਗਣਨਾ ਉੱਤੇ ਵਰਗ ਰੂਟ, ਜੋ ਕਿ ਮਿਆਰੀ ਭਟਕਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ.

ਸਧਾਰਨ ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਮਾਡਲ ਹੈ:

y (x) = f (x) ^,

ਜਿੱਥੇ - ਲਾਭਕਾਰੀ ਫੀਚਰ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ;

X - ਜਾਣਕਾਰੀ ਜ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ;

^ ਇੱਕ ਸਖਤ ਦੀ ਗੈਰ ਦਰਸਾਓ ਕੰਮ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲ x ਅਤੇ y. ਇਸ ਲਈ, ਹਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਵੇਰੀਏਬਲ y ਅਜਿਹੇ ਰੂਪ ਹੋਣੇ ਸਕਦਾ ਹੈ:

y = yx + ε,

ਜਿੱਥੇ - ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਡਾਟਾ;

ਓਹ - ਹੱਲ ਕਰਕੇ ਪਤਾ ਲਿਖਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਡਾਟਾ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ;

ε - ਬੇਤਰਤੀਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਲਿਖਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਭਟਕਣ ਗੁਣ.