সর্বনিম্ন স্কোয়ারের মানদণ্ড কী?
সর্বনিম্ন স্কোয়ারের মাপদণ্ডটি এমন সূত্র যা এটি তৈরির জন্য ব্যবহৃত ডেটা চিত্রিত করার জন্য একটি সরলরেখার যথার্থতা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয়। যে সূত্রটি সেরা ফিটের রেখা নির্ধারণ করে।
এই গাণিতিক সূত্রটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয়। পদ্ধতির ন্যূনতম স্কোয়ারগুলি রিগ্রেশন লাইনও বলা হয়।
সর্বনিম্ন স্কোয়ারের মানদণ্ড বোঝা
সর্বনিম্ন স্কোয়ারের মানদণ্ডটি একটি গাণিতিক ফাংশন দ্বারা নির্মিত স্কোয়ারের যোগফলকে হ্রাস করে নির্ধারিত হয়। একটি ডেটা পয়েন্ট এবং রিগ্রেশন লাইন বা ডেটা সেটের গড় মানের মধ্যে দূরত্ব বর্গাকার দ্বারা একটি বর্গ নির্ধারণ করা হয়।
গ্রাফে প্লট করা ডেটা পয়েন্টের একটি সেট দিয়ে কমপক্ষে স্কোয়ার বিশ্লেষণ শুরু হয়। স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি অনুভূমিক এক্স-অক্ষের উপর প্লট করা হয় যখন নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলি উল্লম্ব y- অক্ষে প্লট করা হয়। বিশ্লেষক সর্বাধিক নির্ভুল সরল রেখা নির্ধারণ করতে সর্বনিম্ন স্কোয়ার সূত্র ব্যবহার করে যা একটি স্বাধীন ভেরিয়েবল এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যকার সম্পর্ককে ব্যাখ্যা করবে।
ন্যূনতম স্কোয়ারগুলির সাধারণ ব্যবহার
নতুন আর্থিক প্রকৌশল কৌশল ছাড়াও কম্পিউটিং পাওয়ারে অগ্রগতিগুলি ন্যূনতম বর্গীয় পদ্ধতির ব্যবহার বৃদ্ধি করেছে এবং এর মূল নীতিগুলি প্রসারিত করেছে।
কী Takeaways
- সর্বনিম্ন স্কোয়ারের মানদণ্ড পদ্ধতিটি অর্থ, অর্থনীতি এবং বিনিয়োগ জুড়ে ব্যবহৃত হয়। এটি তৈরি করার জন্য ব্যবহৃত ডেটা চিত্রিত করার ক্ষেত্রে একটি লাইনের যথার্থতা অনুমান করার জন্য ব্যবহৃত হয় e তবে একই গ্রুপ বা সিস্টেম থেকে অনাবৃত মান।
স্বল্প বর্গ এবং সম্পর্কিত পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি অর্থ, অর্থনীতি এবং বিনিয়োগের ক্ষেত্রে সাধারণ হয়ে উঠেছে, এমনকি যদি এর সুবিধাভোগীরা তাদের ব্যবহার সম্পর্কে সর্বদা সচেতন না হয়।
উদাহরণস্বরূপ, এখন অনেক বিনিয়োগ প্ল্যাটফর্ম দ্বারা ব্যবহৃত রোবো-পরামর্শদাতারা পোর্টফোলিওগুলি পরিচালনা করতে মন্টি কার্লো সিমুলেশন কৌশল ব্যবহার করে, যদিও এটি পর্দার আড়ালে এবং এগুলি ব্যবহার করে এমন অ্যাকাউন্টধারীদের নজরে নেই।
অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রিটার্ন বিতরণ, অর্থনৈতিক পূর্বাভাস এবং নীতি কৌশল এবং উন্নত বিকল্পের মডেলিংয়ের সময়-সিরিজ বিশ্লেষণ অন্তর্ভুক্ত।
ন্যূনতম স্কোয়ারগুলি আপনাকে কী বলে?
কোনও সমীকরণটি হুবহু সমাধানের চেষ্টা করার পরিবর্তে গণিতবিদরা খুব কাছাকাছি স্কোয়ার পদ্ধতিটি ব্যবহার করে নিকটবর্তী হন। এটি সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন হিসাবে উল্লেখ করা হয়।
সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতির কোনও ফাংশন এবং ফাংশনটি ব্যাখ্যা করে এমন ডেটার পয়েন্টের মধ্যে দূরত্ব সীমাবদ্ধ করে। এটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়, প্রায়শই ননলাইনার রিগ্রেশন মডেলিংয়ে যেখানে কোনও বক্ররেখা ডেটার সংকলনে মাপসই হয়।
গণিতবিদরা সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলনটিতে পৌঁছতে সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতি ব্যবহার করেন।
সর্বনিম্ন স্কোয়ার পদ্ধতির ক্ষেত্রে রিগ্রেশন সমীকরণ নির্ধারণের জন্য একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি এবং এটি আপনাকে প্রতিক্রিয়াশীল ভেরিয়েবল এবং প্রেডিকটার ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের কথা বলে।
কার্ভের সাথে কোনও ফাংশন ফিটিং করার সময় প্রায়শই ব্যবহৃত হয় এমন মডেলিং পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে সরলরেখার পদ্ধতি, বহুপদী পদ্ধতি, লগারিদমিক পদ্ধতি এবং গাউসীয় পদ্ধতি।
লিনিয়ার বা সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ারগুলি পর্যবেক্ষণমূলক এবং পরীক্ষামূলক তথ্য বিশ্লেষণের জন্য সবচেয়ে সহজ এবং সর্বাধিক ব্যবহৃত লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুমানক। এটি প্রদত্ত ডেটা পয়েন্টগুলির একটি সেট মাধ্যমে সেরা ফিটের একটি সরল রেখা খুঁজে পায়।
