ریګریشن د متغیرونو ترمنځ اړیکو تحلیل کوي
ریپریشن د معلوماتو کان کیندنې ټکنیکټ دی چې د ډیټا شمیرې ارزښتونو پیژندلو لپاره کارول کیږي (د دوامدار ارزښتونو په نوم هم ویل کیږي ). د مثال په توګه، کیدای شي د محصول یا خدماتو لګښت پیرودلو لپاره استعمال کیدی شي، بل توپیرونه ورکړل شي.
ثبت په څو صنعتونو کې د سوداګرۍ او بازار موندنې پالن کولو، مالي اټکل کولو، د چاپیریال موډل کول او د رجحاناتو تحلیل لپاره کارول کیږي.
د ژورنالیزم ودانی طبقه بندي
ثبت او ډلبندۍ د ورته کانونو د تخنیکونو تخنیکونه دي چې د ورته ستونزو حل کولو لپاره کارول کیږي، مګر دا په ځینو وختونو کې ګډوډ دي. دواړه د وړاندوینې تحلیل کې کارول کیږي، مګر ریپریشن د شمیرو یا دوامداره ارزښت وړاندیز کولو لپاره کارول کیږي پداسې حال کې چې درجه بندي کول بې وسلې کټګورۍ ته وړاندې کوي.
د مثال په توګه، ریچارډ به د کور قیمت په اساس، مربع فوټ، کله چې تیر پلورل کیږي، د ورته کورونو قیمت، او نور عوامل اټکل کولو لپاره کارول کیږي. طبقه بندي به په ترتيب سره وي که تاسو غواړئ کورونه په کټګورۍ کې تنظيم کړي، لکه د چلوونکي، د لوړې کچې يا د جرم کچه.
د ثبت کولو تخنیک ډولونه
د ثبت کولو تر ټولو ساده او زاړه بڼه لینډیر ثبت د دوو متغیرونو ترمنځ اړیکه اټکلوي. دا تخنیک د مستقیم کرښې ریاضياتي فورمول کاروي (y = mx + b). په ساده اصطالح کې، دا ساده معنا دا ده چې د Y او X-ax سره ګراف ورکړل شوی، د X او Y ترمنځ اړیکه یو څو مستقیم سره مستقیم کرښه ده. د مثال په توګه، موږ داسې انګیرل کیږو، چې په نفوس کې زیاتوالی، د خوړو تولید به په عین نرخ کې زیاتوالی ومومي - دا د دوو ارقامو ترمنځ یو قوي او متقابل اړیکه ته اړتیا لري. د دې لیدلو لپاره، یو ګراف وګورئ په کوم کې چې د Y-axis نفوس زیاتوي، او د ایکس محور د خوراک تولید تعقیبوي. لکه څنګه چې د Y ارزښت زیاتوالی، د X ارزښت به په ورته نرخ کې لوړ شي او د دوی مستقیم کرښې ترمنځ اړیکه به وکړي.
پرمختللي تخنيکونه لکه د ډېرو ريکارډ، د متغير متغيرونو تر منځ اړيکې اټکل کوي - د بېلګې په توګه، آيا د عايد، تعليم او د کوم ځاى لپاره ژوند کولو لپاره د اړيکو اړيکه ده؟ د ډیرو متغیرونو زیاتوالی د پیشنګی پیچلیتوب ته په پراخه توګه زیاتوالی ورکوي. د ډیری ثبت کولو تخنیکونه ډیری ډولونه دي، معیاري، ویشل شوي، دقیق او قدمي، هر یو د خپل غوښتنلیک سره.
په دې وخت کې، دا مهمه ده چې پوه شو چې موږ څه پیژني (اټکل یا اټکل شوی متغیر) او هغه معلومات چې موږ یې وړاندیز کول (خپلواک یا وړاندیز کونکي متغیرات) جوړ کړو. زموږ په مثال کې، موږ غواړو د هغه ځای موقعیت ولرو چې یو څوک د ژوند کولو لپاره (ټاکل شوی متغیر) ټاکل کیږي او عاید او زده کړې ورکول کیږي (د وړاندیز کونکي دواړه متغیرات).
- معياري ډلبندي د ټولو وړاندیز کونکي متغیر په ورته وخت کې ګوري. د مثال په توګه 1 (د عاید او تعلیم تر منځ اړیکه څه ده) د وړاندیز کونکي (او د ګاونډۍ انتخاب) وړاندیز شوی (؛ او 2 (تر کومې کچې د انفرادي وړاندیزونو هر یو درجې د دې اړیکو سره مرسته کوي؟
- دقیقې ډیری خپګان یو بشپړ بیلابیل پوښتنې ځوابوي. د قدمې تیرید الګوریتم به وټاکي چې کوم وړاندیز کونکي د ګاونډی انتخاب غوره کولو لپاره غوره کارول کیږي - پدې مانا چې د قدم وار ماډل د وړاندیز کونکي ارزښت اهمیت ارزوي او بیا اړونده فرعي سټاټ غوره کوي. د ډول ډول فشار ستونزه د ثبت کولو مساوات د پراختیا لپاره "ګامونه" کاروي. د دې ډول اندېښنې په پام کې نیولو سره، ټول وړاندیز کونکي شاید حتمي تفرقې مساوات کې هم حاضر نشي.
- د پورتنۍ خواه په څیر، د وار وار په څیر، یو ترتیباتي پروسی دی، مګر وړاندیز کونکي متغیر په مخکې مشخص شوي ترتیب کې ماډل ته ننوتل کیږي، لکه د الګوریتم په کوم کې چې د ترتیب د ټاکلو لپاره د مساوات جوړونه په کې شامل نه وي وړاندیز کونکي درج کړئ. دا ډیری وختونه کارول کیږي کله چې یو فرد د رجعت مساوات رامینځته کړي د ساحې ماهر پوه پوهه لري.
- دقیق ډول رجعت د قدم وار سره ورته دی مګر تحلیلونه د انفرادي متغیرونو په پرتله د متغیرونو مجموعه ده.