ননলাইনার রিগ্রেশন কী
ননলাইনার রিগ্রেশন হ'ল রিগ্রেশন বিশ্লেষণের একটি রূপ যেখানে ডেটা কোনও মডেলের সাথে খাপ খায় এবং তার পরে গাণিতিক ফাংশন হিসাবে প্রকাশ করা হয়। সরল লিনিয়ার রিগ্রেশন দুটি ভেরিয়েবল (এক্স এবং ওয়াই) একটি সরল রেখার সাথে সম্পর্কিত (y = mx + b), যখন ননলাইনারের প্রতিরোধের একটি লাইন তৈরি করতে হবে (সাধারণত একটি বক্র) যেন Y এর প্রতিটি মান একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল। বর্গের যোগফলকে যতটা সম্ভব ছোট করা মডেলের লক্ষ্য। স্কোয়ারের যোগফল এমন একটি পরিমাপ যা ডেটা সেটের গড় থেকে পর্যবেক্ষণগুলি কতটা পৃথক করে তা ট্র্যাক করে। সেটটিতে প্রথমে গড় এবং প্রতিটি পয়েন্টের মধ্যে পার্থক্য খুঁজে বের করে এটি গণনা করা হয়। তারপরে, এই পার্থক্যগুলির প্রত্যেকটির স্কোয়ার করা হয়। শেষ অবধি, স্কোয়ারের সমস্ত পরিসংখ্যান একসাথে যুক্ত করা হয়েছে। এই স্কোওয়ারযুক্ত পরিসংখ্যানগুলির যোগফল যত কম হবে, ফাংশনটি সেটে থাকা ডাটা পয়েন্টগুলির সাথে ফিট করে। ননলাইনার রিগ্রেশন লোগারিদমিক ফাংশন, ত্রিকোনমিতি ফাংশন, এক্সফোনেনশিয়াল ফাংশন এবং অন্যান্য ফিটিং পদ্ধতি ব্যবহার করে।
ননলাইনার রিগ্রেশন ব্রেকিং ডাউন
ননলাইনার রিগ্রেশন মডেলিং লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলিংয়ের সমান যা উভয়ই গ্রাফিকভাবে ভেরিয়েবলগুলির একটি সেট থেকে একটি বিশেষ প্রতিক্রিয়া ট্র্যাক করতে চায়। অরৈখিক মডেলগুলি বিকাশের জন্য লিনিয়ার মডেলগুলির চেয়ে জটিল because গণিতবিদগণ বেশ কয়েকটি প্রতিষ্ঠিত পদ্ধতি ব্যবহার করেন, যেমন গাউস-নিউটন পদ্ধতি এবং লেভেনবার্গ-মার্কোয়ার্ড পদ্ধতি।
