رجسٽريشن جي وچ ۾ لاڳاپن جو تجزيو ڪرڻ
رجسٽريشن هڪ ڊيٽا کان کني ٽيڪنڪ جو استعمال آهي جيڪو ڪنهن حد تائين عددي قدر (جنهن کي مسلسل لاڳيتو پڻ سڏيو ويندو آهي) کي خاص طور تي ڊياتاسٽ ڏنو ويو آهي. مثال طور، ريگريشن شايد هڪ پيداوار يا خدمت جي خرچ جي پيشڪش ڪرڻ لاء استعمال ٿي سگهي ٿي، ٻين متغيرات ڏني.
ڪارپوريشن ڪيترن ئي صنعتن ۾ استعمال ڪئي ويندي ڪاروباري ۽ مارڪيٽنگ پلاننگ، مالي پروسيسنگ، ماحولياتي ماڊل ۽ رجحانات جي تجزيو لاء.
رجسٽرڊ ويز درجه بندي
رجسٽريشن ۽ درجي بندي جا ٻيا مسئلا حل ڪرڻ لاء ڊيٽا کان کنيڪي ٽيڪنالاجيون آهن، پر اهي گهڻو ڪري پريشان ٿي ويا آهن. ٻئي پيچيدگي تجزيي ۾ استعمال ٿيندا آهن، پر ريپريشن کي عددي يا مسلسل قدر جي پيروي ڪرڻ لاء استعمال ٿيندو آهي، جڏهن ته درجه بندي کي تفويض جي ڄاڻ ڌار ڌار ڀاڱن ۾ شامل آهي.
مثال طور، رجسٽر استعمال ڪرڻ جي گهر جي جڳھ تي ٻڌل گھر جي قيمت، مربع فوٽ، قيمتي قيمت جي آخري قيمت، قيمتي گهرين جي قيمت ۽ ٻين فڪر جي لاء استعمال ڪيو ويندو. درجه بندي جي صورت ۾ جيڪڏهن توهان چاهيو ٿا ته گهرجون بدران زمرے کي منظم ڪن، جهڙوڪ ڊوائيس، تمام گهڻو سائيز يا ڏوهن جي شرح.
رجسٽريشن جو طريقيڪار
رجسٽريشن جو تمام پراڻو ۽ پراڻو ترين فارم صفا رجسٽريشن آھي، ٻن متغيرن جي وچ ۾ ھڪڙي تعلق جو اندازو لڳائڻ لاء. هي ٽيڪنڪ هڪ سڌي سڌي لڪير جي رياضياتي فارمولا (y = mx + b) استعمال ڪري ٿو. سادو اصطلاحن ۾، هن جو مطلب هي آهي ته، Y ۽ هڪ X-محور سان گراف ڏنل ڄاڻايل آهي، اي ۽ اي جي وچ ۾ لاڳاپو سڌا ليڊر آهي. مثال طور، اسان اهو سمجهون ٿا ته آبادي ۾ اضافو ڏنو ويو آهي، کاڌي جي پيداوار ساڳئي شرح ۾ وڌي سگهندي آهي. هن ٻنهي جي انگن اکرن جي وچ ۾ مضبوط، سڌر رشتي جي ضرورت آهي. هن کي ڏسڻ لاء، هڪ گراف تي غور ڪريو جنهن ۾ Y-axis آبادي وڌائي ٿو، ۽ ايڪس محور خوراڪ جي پيداوار پٽي. جيئن ته يو جي قيمت وڌائي، ايڪس ويلڊ ساڳئي شرح ۾ وڌندي، انهن جي سڌي سنئين جي وچ ۾ لاڳاپا پيدا ڪندي.
ترقي يافته ٽيڪنالاجي، جهڙوڪ ڪيترن ئي رجعت، ڪيترن ئي متغيرن جي وچ ۾ لاڳاپا پيش ڪن ٿا، مثال طور، آمدني، تعليم ۽ ڪٿي رهڻ جي وچ ۾ لاڳاپا آهي؟ وڌيڪ متغيرات جي اضافي پيش رفت جي پيچيدگي وڌائي ٿي. گهڻن ريگريشن ٽيڪنالاجي جي ڪيترن ئي قسمن جو معيار، معياري، رياضتياتي، سيٽ ۽ قدم وار سميت شامل آهن، هر هڪ پنهنجي درخواست سان.
هن نقطي تي، اهو سمجهڻ ضروري آهي ته اسان جيڪي گذاريندا آهيو (انحصار يا پيش ڪيل متغير) ۽ جيڪو اسان ڊيٽا جي پيشڪش ڪرڻ لاء استعمال ڪري رهيا آهيو (اهو آزاد يا پيچيدگي متغير). اسان جي مثال ۾، اسان انهي هنڌ کي پيش ڪرڻ چاهيندا آهن جتي آمدني ۽ تعليم (ٻنهي جي پيروي ڪندڙ متغير) ڏنو ويو آهي.
- معياري گهڻن رجعت کي ساڳئي وقت سڀني ڳالهين جي متغير سمجهي ٿو. مثال طور 1) آمدني ۽ تعليم جي وچ ۾ تعلق آهي (پيش ڪندڙ) ۽ ڀروسي جو انتخاب (پيش ڪيل)؛ ۽ 2) انفرادي پيش ڪندڙن مان هر هڪ کي ڪهڙي تعلق ۾ حصو وٺندي؟
- قدم قدم ڪيترن ئي رجعت ھڪڙي مختلف سوال جو جواب ڏئي ٿو. هڪ قدمي ريگريشن الوروريتم اهو تجزيو ڪندو جنهن جي ڪري پيش ڪندڙين ڀروسي جي پسند جي پيروي ڪرڻ لاء بهترين استعمال ڪيا ويا آهن - مطلب ته اهو قدمي نموني پيش ڪندڙ متغير جي اهميت جو جائزو ورتو ۽ پوء لاڳاپيل سبسٽ چونڊيندو. رجسٽريشن مساوات کي وڌائڻ لاء اهڙي قسم جو رجسٽريشن مسئلو "قدم" استعمال ڪندو آهي. هن قسم جي رجعت کي ڏنو ويو آهي، سڀني پروگرامن حتمي رجعت مساوات ۾ به ظاهر نه ٿي سگهيو.
- ويڙهاڪ ريگريشن ، جهڙي ريت، هڪ تسلسل پروسيس آهي، پر پيش ڪندڙ متغيرات اڳوڻي مقرر ڪيل حڪم ۾ نموني ۾ داخل ٿيل آهن، مثلا الورورٿم ۾ هڪ مقرر ڪيل سيٽ شامل نه آهي، اڳڀرائي ۾ داخل ڪريو. اهو اڪثر استعمال ڪيو ويندو آهي جڏهن فرد انفرادي رجعت مساوات کي فيلڊ جي ماهر ڄاڻ آهي.
- سیٹوڈ ریپریشن مرحلے وار کے ساتھ بھی ہے لیکن تحلیلات انفرادی متغیروں کے مقابلے میں متغیرات کا سیٹ.