રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું

રીગ્રેસન વિશ્લેષણ ચોક્કસ પરિબળો (આશ્રિત અને સ્વતંત્ર) વચ્ચે સંબંધ અભ્યાસ આંકડાકીય પદ્ધતિઓ ઉમેરી શકાય છે. "Criterial" - આ કિસ્સામાં, સ્વતંત્ર ચલ "covariates" અને આશ્રિત કહેવામાં આવે છે. જ્યારે રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું વિશ્લેષણ હાથ ધરવામાં આશ્રિત ચલ રજૂઆત એક અંતરાલ પાયે સ્વરૂપમાં લે છે. ત્યાં અંતરાલ પાયે સંબંધિત વેરિયેબલ્સ વચ્ચે નોન-લીનીયર સંબંધો હાજરી સંભાવના છે, પરંતુ આ સમસ્યા પહેલેથી બિન-રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું, કે જે આ લેખ વિષય નથી પદ્ધતિઓ દ્વારા હલ કરવામાં આવી છે.

લીનિયર રીગ્રેસન સુધારાયું ગાણિતિક ગણતરીઓ તરીકે તદ્દન સફળતાપૂર્વક ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો, અને આંકડાકીય માહિતી પર આધારિત આર્થિક અભ્યાસ.

તેથી આ દિલગીરીયુક્ત વધુ ગણે છે. કેટલાક ચલો રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું એક સૂત્ર તરીકે રજૂ કરી શકાય વચ્ચે રેખીય સંબંધ નક્કી ગાણિતિક પદ્ધતિ દ્રષ્ટિએ પ્રતિ: વાય A + BX =. આ સૂત્ર એક સમજૂતી માટે અર્થમિતિ પર કોઈપણ પુસ્તક માં શોધી શકાય છે.

જ્યારે અવલોકન સંખ્યા વિસ્તારવાના (ઉપર વખત એન મી નંબર માટે) એક સરળ રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું, એક સૂત્ર દ્વારા રજૂ કરીને મેળવી:

યી = A + bxi + હેય,

જ્યાં EI - સ્વતંત્ર, સમાન રીતે વહેંચવામાં રેન્ડમ ચળ.

આ લેખમાં હું ભવિષ્યમાં અગાઉના ડેટાના આધારે ભાવ આગાહીકરનારની મુર્ખતા આ ખ્યાલ વધુ ધ્યાન આપવાની માંગો છો. આ વિસ્તારમાં માં, અમે એક રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું સક્રિય રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે અંદાજ લીસ્ટ સ્ક્વેર્સ પદ્ધતિ, જે ભાવ પોઈન્ટ કિંમતો એક નિશ્ચિત સંખ્યા પસાર "સૌથી યોગ્ય" સીધી રેખા બિલ્ડ કરવા માટે મદદ કરે છે. ઇનપુટ ભાવ બિંદુ દ્વારા લેવામાં આવતું ડેટા, જેનો અર્થ ઉચ્ચ નીચા બંધ થતું અથવા ઉદઘાટન, અને આ મૂલ્યો સરેરાશ (દા.ત., મહત્તમ અને લઘુત્તમ બે વિભાજિત રકમ). ઉપરાંત, યોગ્ય લીટી મકાન પહેલા આ માહિતી આપખુદ સુંવાળું કરી શકાય છે.

ઉપર દર્શાવ્યા મુજબ, રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું વારંવાર ભાવ અને સમય ધોરણે વલણ નક્કી કરવા માટે વિશ્લેષકો દ્વારા વપરાય છે. આ કિસ્સામાં, પ્રત્યાગમન સૂચક ઢાળ દીઠ સમય એકમ દીઠ ભાવ ફેરફારો તીવ્રતા નક્કી કરશે. આ સૂચક મદદથી યોગ્ય નિર્ણય માટેની શરતો પૈકી એક સંકેત જનરેટર ઉપયોગ ઝોક નિયતસંબંધ પર વલણ અનુસરે છે. જો હકારાત્મક ઢાળ (વધતી રેખીય રીગ્રેસન સુધારાયું) ખરીદી કરવામાં આવે છે જો સૂચક કિંમત શૂન્ય કરતાં વધારે હોય છે. નકારાત્મક ઢાળ (ઘટતા રીગ્રેસન સુધારાયું) વેચાણ દરમિયાન સૂચક (શૂન્ય કરતાં ઓછી) નકારાત્મક કિંમતો હોવી જોઈએ.

શ્રેષ્ઠ તરીકે રેખા ભાવ પોઈન્ટ ચોક્કસ સંખ્યા અનુરૂપ નક્કી થાય છે, ઓછી ચોરસ પદ્ધતિ સૂચવે છે કે નીચેના અલ્ગોરિધમનો:

- ભાવ અને પ્રત્યાગમન રેખા વર્ગોના તફાવતનો કુલ અભિવ્યક્તિ છે;

- આ રકમ ગુણોત્તર અને રીગ્રેસન સુધારાયું માહિતી શ્રેણી રેન્જમાં બારની સંખ્યા છે;

- પરિણામ ગણતરી પર વર્ગમૂળ, જે પ્રમાણભૂત વિચલન અનુલક્ષે છે.

સાદું લીનિયર રીગ્રેસન સુધારાયું સમીકરણ મોડલ ધરાવે છે:

વાય (x) = f (x) ^

જ્યાં - ઉત્પાદક લક્ષણો આશ્રિત ચલ પ્રસ્તુત કરતો

એક્સ - સ્પષ્ટીકરણ અથવા સ્વતંત્ર ચલ;

^ એક કડક ગેરહાજરીમાં સૂચવે કાર્યાત્મક સંબંધ વચ્ચે વેરિયેબલ્સ X અને વાય. તેથી, દરેક ચોક્કસ કિસ્સામાં, ચલ વાય જેમ શરતો સમાવેશ થાય છે:

y = yx + ε,

જ્યાં - વાસ્તવિક પરિણામ માહિતી;

ઉહ - નિરાકરણ દ્વારા નક્કી કરવામાં આવેલ સૈદ્ધાંતિક પરિણામ માહિતી પ્રત્યાગમન સમીકરણ ;

ε - રેન્ડમ ચલ છે કે જે વાસ્તવિક મૂલ્ય અને સૈદ્ધાંતિક વચ્ચે વિચલન નિરુપણ.