মাল্টি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ কি?

2024 লেখক: Stanley Ellington | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-16 00:14

একাধিক সংশ্লেষণ সরল রৈখিক একটি এক্সটেনশন রিগ্রেশন . এটি ব্যবহার করা হয় যখন আমরা দুটি বা তার বেশি ভেরিয়েবলের মানের উপর ভিত্তি করে একটি ভেরিয়েবলের মান অনুমান করতে চাই। আমরা যে ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে চাই তাকে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল বলা হয় (অথবা কখনও কখনও, ফলাফল, লক্ষ্য বা মানদণ্ড পরিবর্তনশীল)।

এভাবে একাধিক রিগ্রেশনের উদাহরণ কী?

জন্য উদাহরণ , যদি আপনি একটি করছেন একাধিক সংশ্লেষণ উচ্চতা, ওজন, বয়স এবং প্রতি সপ্তাহে ব্যায়ামের ঘন্টা যেমন স্বাধীন ভেরিয়েবল থেকে রক্তচাপ (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) এর পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করার জন্য, আপনি আপনার স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সেক্সকেও অন্তর্ভুক্ত করতে চান।

কেউ প্রশ্ন করতে পারে, কেন একাধিক রিগ্রেশন গুরুত্বপূর্ণ? এটাই, একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ আমাদের বুঝতে সাহায্য করে যখন আমরা স্বাধীন ভেরিয়েবল পরিবর্তন করি তখন নির্ভরশীল ভেরিয়েবল কতটা পরিবর্তিত হবে। উদাহরণস্বরূপ, ক একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন আইকিউতে প্রতি এক পয়েন্ট বৃদ্ধি (বা হ্রাস) এর জন্য জিপিএ কতটা বৃদ্ধি (বা হ্রাস) আশা করতে পারে তা বলতে পারে।

দ্বিতীয়ত, মাল্টি লিনিয়ার রিগ্রেশন কি?

এর লক্ষ্য একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন (MLR) হয় মডেল দ্য রৈখিক ব্যাখ্যামূলক (স্বাধীন) ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়া (নির্ভরশীল) ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক। সারমর্মে, একাধিক সংশ্লেষণ সাধারণ ন্যূনতম বর্গের বর্ধন (OLS) রিগ্রেশন এতে একাধিক ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল জড়িত।

আপনি কিভাবে একাধিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করবেন?

একাধিক রিগ্রেশন এর মূল ফলাফল ব্যাখ্যা করুন

1. ধাপ 1: প্রতিক্রিয়া এবং শব্দটির মধ্যে সম্পর্ক পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা নির্ধারণ করুন।
2. ধাপ 2: মডেলটি আপনার ডেটার সাথে কতটা উপযুক্ত তা নির্ধারণ করুন।
3. ধাপ 3: আপনার মডেল বিশ্লেষণের অনুমান পূরণ করে কিনা তা নির্ধারণ করুন।