![R-এ একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন কী? R-এ একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন কী?](https://i.answers-business.com/preview/business-and-finance/14043598-what-is-multiple-linear-regression-in-r-j.webp)
2025 লেখক: Stanley Ellington | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2025-01-22 15:52
একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন সহজ একটি এক্সটেনশন হয় লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি ফলাফল পরিবর্তনশীল (y) এর ভিত্তিতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয় একাধিক স্বতন্ত্র ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল (x)। তারা ভবিষ্যদ্বাণীকারী পরিবর্তনশীল এবং ফলাফলের মধ্যে সংযোগ পরিমাপ করে।
তারপর, একটি রিগ্রেশনে একাধিক R এর অর্থ কী?
একাধিক আর । এই হয় পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ। এটি আপনাকে বলে যে রৈখিক সম্পর্ক কতটা শক্তিশালী হয় । উদাহরণস্বরূপ, 1 এর মান মানে একটি নিখুঁত ইতিবাচক সম্পর্ক এবং শূন্যের মান মানে কোনো সম্পর্ক নেই। এটা হয় এর বর্গমূল আর বর্গক্ষেত্র (#2 দেখুন)।
আরও জানুন, একটি R বর্গ মান মানে কি? আর - বর্গক্ষেত্র ডেটা ফিট করা রিগ্রেশন লাইনের কতটা কাছাকাছি তার পরিসংখ্যানগত পরিমাপ। এটি সংকল্পের সহগ, বা একাধিক রিগ্রেশনের জন্য একাধিক সংকল্পের সহগ হিসাবেও পরিচিত। 100% নির্দেশ করে যে মডেলটি তার চারপাশে প্রতিক্রিয়া ডেটার সমস্ত পরিবর্তনশীলতা ব্যাখ্যা করে মানে.
একইভাবে, R-এ লিনিয়ার রিগ্রেশন কী?
লিনিয়ার রিগ্রেশন এক বা একাধিক ইনপুট ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবল X-এর উপর ভিত্তি করে একটি ক্রমাগত ভেরিয়েবল Y-এর মান অনুমান করতে ব্যবহৃত হয়। উদ্দেশ্য হল প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল (Y) এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবলের (Xs) মধ্যে একটি গাণিতিক সূত্র স্থাপন করা। আপনি এই সূত্রটি ব্যবহার করে Y ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন, যখন শুধুমাত্র X মানগুলি পরিচিত হয়।
পরিসংখ্যানে R এবং R 2 এর মধ্যে পার্থক্য কী?
আর ^ 2 = ( আর )^ 2 যেমন (পারস্পরিক সম্পর্ক)^ 2 . আর বর্গক্ষেত্র আক্ষরিক অর্থে হয় বর্গক্ষেত্র পারস্পরিক সম্পর্ক মধ্যে x এবং y। পারস্পরিক সম্পর্ক আর লিনিয়ার অ্যাসোসিয়েশনের শক্তি বলে মধ্যে অন্যদিকে x এবং y আর বর্গক্ষেত্র যখন রিগ্রেশন মডেল প্রেক্ষাপটে ব্যবহৃত হয় তখন মডেল দ্বারা ব্যাখ্যা করা y এর পরিবর্তনশীলতার পরিমাণ সম্পর্কে বলে।
প্রস্তাবিত:
লিনিয়ার রিগ্রেশন পাইথন কি?
![লিনিয়ার রিগ্রেশন পাইথন কি? লিনিয়ার রিগ্রেশন পাইথন কি?](https://i.answers-business.com/preview/business-and-finance/13879968-what-is-linear-regression-python-j.webp)
লিনিয়ার রিগ্রেশন (পাইথন ইমপ্লিমেন্টেশন) লিনিয়ার রিগ্রেশন হচ্ছে একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি স্বাধীন ভেরিয়েবলের সেট দিয়ে মডেলিং সম্পর্কের জন্য একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি। দ্রষ্টব্য: এই নিবন্ধে, আমরা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলিকে প্রতিক্রিয়া হিসাবে এবং স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলিকে সরলতার বৈশিষ্ট্য হিসাবে উল্লেখ করি
একাধিক রিগ্রেশন আপনাকে কী বলে?
![একাধিক রিগ্রেশন আপনাকে কী বলে? একাধিক রিগ্রেশন আপনাকে কী বলে?](https://i.answers-business.com/preview/business-and-finance/13884312-what-does-a-multiple-regression-tell-you-j.webp)
একাধিক রিগ্রেশন হল সরলরৈখিক রিগ্রেশনের একটি এক্সটেনশন। এটি ব্যবহার করা হয় যখন আমরা দুই বা ততোধিক অন্যান্য ভেরিয়েবলের মানের উপর ভিত্তি করে একটি ভেরিয়েবলের মান অনুমান করতে চাই। আমরা যে ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে চাই তাকে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল বলা হয় (অথবা কখনও কখনও, ফলাফল, লক্ষ্য বা মানদণ্ড পরিবর্তনশীল)
ডেটার লিনিয়ার রিগ্রেশন কি?
![ডেটার লিনিয়ার রিগ্রেশন কি? ডেটার লিনিয়ার রিগ্রেশন কি?](https://i.answers-business.com/preview/business-and-finance/13930296-what-is-the-linear-regression-of-the-data-j.webp)
রৈখিক রিগ্রেশন পর্যবেক্ষিত ডেটাতে একটি রৈখিক সমীকরণ ফিট করে দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক মডেল করার চেষ্টা করে। একটি রৈখিক রিগ্রেশন লাইনে Y = a + bX ফর্মের একটি সমীকরণ রয়েছে, যেখানে X হল ব্যাখ্যামূলক চলক এবং Y হল নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল
লিনিয়ার রিগ্রেশন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কি অনুমান করে?
![লিনিয়ার রিগ্রেশন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কি অনুমান করে? লিনিয়ার রিগ্রেশন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কি অনুমান করে?](https://i.answers-business.com/preview/business-and-finance/14121650-what-assumptions-does-linear-regression-machine-learning-algorithm-make-j.webp)
অনুমানকারীদের সম্পর্কে অনুমান: স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি ত্রুটি ছাড়াই পরিমাপ করা হয়। স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের থেকে রৈখিকভাবে স্বাধীন, অর্থাৎ ডেটাতে কোনও বহুসংখ্যা নেই
আপনি কিভাবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করবেন?
![আপনি কিভাবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করবেন? আপনি কিভাবে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন করবেন?](https://i.answers-business.com/preview/business-and-finance/14180528-how-do-you-do-multiple-linear-regression-j.webp)
একটি সম্পর্ক বোঝার জন্য যেখানে দুটির বেশি ভেরিয়েবল উপস্থিত থাকে, একটি মাল্টিপল লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা হয়। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করার উদাহরণ yi = নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল: XOM-এর মূল্য। xi1 = সুদের হার। xi2 = তেলের দাম। xi3 = S&P 500 সূচকের মান। xi4 = তেলের ফিউচারের দাম। শূন্য সময়ে B0 = y-ইন্টারসেপ্ট