ਗਣਿਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਢੰਗ. ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਮਿਆਦ ਮਲਟੀਪਲ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਪੀਅਰਸਨ (ਪੀਅਰਸਨ) ਉਸ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿਚ, ਸਾਲ 1908 ਤੱਕ ਹਾਲੇ ਤੱਕ ਡੇਟਿੰਗ. ਉਸ ਨੇ ਏਜੰਟ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਕਰਾਉਣ ਦੀ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ. ਘਰ 'ਤੇ ਉਸ ਦੇ ਨੋਟਿਸ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰ ਸਪੈਸ਼ਲਿਸਟ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਬਣਤਰ ਦੇ ਸਰੋਤ ਦਾ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਲੜੀ ਦੇ ਖਾਤੇ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ. ਕੇ ਵਪਾਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇਸ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਾਰਕ ਸੀ ਸੰਚਾਰ ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਵੱਡਾ ਅਸਰ.

ਲੈਣ-ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿਲਚਸਪ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਦਿੱਤੀ ਹੈ. ਫਾਈਨਲ ਦੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਕ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ, ਕਈ ਵਾਰ, paradoxical ਸਿੱਟੇ ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਸਾਫ, "ਿਨਕਾਸ" ਕਰਨ ਲਈ ਮੋਹਰੀ ਇੱਕ ਘਟਾ ਕੀਮਤ ਸੂਚਕ 'ਤੇ ਵੇਚ ਇੱਕ ਉੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਭਾਵੀ ਨਾਲ ਘਰ.

ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਾਰਜ ਦੀ ਇੱਕ ਦੂਜਾ ਮਿਸਾਲ ਦਾ ਕੰਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਜ਼ਮ, ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀ ਲਾਭ ਦਾ ਪਤਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਚੁਣੌਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਦੀ ਲੋੜ ਦੀ ਵੰਡ ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਹੈ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਦੀ ਇਸ ਦੇ ਮੁੱਲ ਕੀਤੇ ਨੂੰ ਸਖਤ ਜੁੜਨਾ ਨਹੀ ਹੈ ਵਿੱਚ ਰੱਖ. ਕੰਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ ਸਮਾਨ ਰੂਪ ਹੱਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਦੇ ਸੰਕਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹਿਸਾਬੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.

ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਇੱਕ "ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ" ਭਾਗ ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਉਥੇ ਅਮਲੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਤਕਨੀਕ ਵਿਚ ਏਕਤਾ. ਇਹ ਰਿਸ਼ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੇਖਿਆ ਰਹੇ ਹਨ.

ਮੁੱਖ ਦੀ ਬਹੁ-ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੰਮ ਤਿੰਨ ਮਕਸਦ ਹਨ: ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਆਮ ਫਾਰਮ ਦੇ; ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਣਜਾਣ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ ਦੀ ਉਸਾਰੀ; ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲੱਗਿਆ ਹੈ. ਰਿਸ਼ਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤਜਰਬੇ ਪ੍ਰੇਖਣ ਨਤੀਜੇ ਮੁੱਲ ਦਾ ਇੱਕ ਜੋੜਾ ਅਤੇ ਭਾਗ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ) ਟਾਈਪ (x1, y1) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ, ..., (XN, yn), ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਥਿਊਰੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਦਾ ਮੁੱਲ ਲਈ Y ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ 'ਇਕ ਹੋਰ X ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਹੈ.

ਇਸ ਦਾ ਨਤੀਜਾ Y ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ X ਦੇ ਮੁੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨਿਰਭਰਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਨੂੰਨ ਕਰਕੇ ਪਤਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਕੁਦਰਤ ਅਤੇ ਪੂਰਵ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਮਕਸਦ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਤਜਰਬੇ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਕਲਪਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਹੈ ਪਰ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਹਨ ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ. ਮੁੱਖ ਹਾਲਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੈਰਾਮੀਟਰ X ਨੂੰ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਲ ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁਰਾਣੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ.

ਤਜਰਬੇ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੇ, ਬੇਕਾਬੂ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਇੱਕ ਜੋੜਾ XY, ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਾਹਰ ਵੀ ਉਸੇ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਹੀ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਨਤੀਜੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ, ਵਰਤਿਆ ਢੰਗ ਨਾਲ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ. ਅੰਕੜਾ ਢੰਗ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਥੀਮ ਨਹੀ ਹਨ. ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰਗਰਮੀ ਦਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰ 'ਚ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ.

ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਾਹਿਤ ਉਪਰੋਕਤ ਜ਼ਿਕਰ ਢੰਗ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਆਦ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤਣ ਪਾਇਆ ਹੈ ਲੀਨੀਅਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ X ਨੂੰ ਮਿਆਦ regressor ਜ ਹੋਸਕਿਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਬਲ ਵਾਈ-ਨੂੰ ਵੀ criterial ਕਹਿੰਦੇ ਵਰਤਿਆ. ਇਹ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦਾ ਇੱਕ ਗਣਿਤ ਉੱਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹੈ, ਪਰ ਨਾ ਖੋਜੀ causal ਰਿਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਹੈ.

ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਭ ਆਮ ਢੰਗ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੇਖਣ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਢੰਗ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਸਰੀਰਕ ਅਤੇ ਜੀਵ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾ ਵਿੱਚ. ਮਾਸ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਰੈਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਡਲ ਵਰਤ. ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਤਜ਼ਰਬੇ, ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ multidimensional ਕੰਮ ਦੀ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ.