স্টেপওয়াস রিগ্রেশন কী?
রিগ্রেশন বিশ্লেষণ একটি বহুল ব্যবহৃত পরিসংখ্যানিক পদ্ধতির যা ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক চিহ্নিত করতে চায়। ধারণাটি হ'ল আরও ভাল-বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রাসঙ্গিক ডেটা সরবরাহ করা এবং বিনিয়োগের জগতে একটি সাধারণ অনুশীলন। স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশন হ'ল রিগ্রেশন মডেলটির ধাপে ধাপে পুনরাবৃত্তি নির্মাণ যা স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির স্বয়ংক্রিয় নির্বাচন জড়িত। পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলির প্রাপ্যতা কয়েক ধরণের ভেরিয়েবল সহ মডেলগুলিতেও ধাপে ধাপে প্রতিরোধকে সম্ভব করে তোলে।
ধাপে ধাপে রিগ্রেশন প্রকারের
স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশনটির অন্তর্নিহিত লক্ষ্য হ'ল একাধিক পরীক্ষার (এফ-টেস্ট, টি-টেস্ট) মাধ্যমে স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির একটি সেট সন্ধান করা যা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে। এটি পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে কম্পিউটারগুলির সাথে সম্পন্ন করা হয়, যা বারবার রাউন্ডগুলি বা বিশ্লেষণের চক্রের মাধ্যমে ফলাফল বা সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর প্রক্রিয়া। পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলির সাহায্যে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করা স্বতন্ত্রের জন্য সময় সাশ্রয়ের সুবিধা রয়েছে has
কী Takeaways
- রিগ্রেশন বিশ্লেষণ হ'ল একটি পরিসংখ্যানিক পদ্ধতি যা স্বতন্ত্র এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কগুলি বোঝার এবং পরিমাপের চেষ্টা করে te স্টাইপওয়াই রিগ্রেশন এমন একটি পদ্ধতি যা মডেলের মধ্যে প্রতিটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য পরীক্ষা করে forward অগ্রণী নির্বাচন পদ্ধতির একটি পরিবর্তনশীল যুক্ত হয় এবং পরে পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য পরীক্ষা করে tests । পশ্চাদপদ নির্মূল পদ্ধতিটি অনেকগুলি ভেরিয়েবল সমেত লোড হওয়া মডেল দিয়ে শুরু হয় এবং তারপরে সামগ্রিক ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত তার গুরুত্ব পরীক্ষা করার জন্য একটি পরিবর্তনশীলকে সরিয়ে দেয় te স্টাইপওয়াই রিগ্রেশনটির অনেক সমালোচক রয়েছে, কারণ এটি এমন একটি পদ্ধতির যা কোনও পছন্দসই ফলাফল অর্জনের জন্য একটি মডেলের সাথে ডেটা ফিট করে।
স্টেটিওয়াইজ রিগ্রেশন একসাথে একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল চেষ্টা করে এবং এটি যদি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ হয় বা মডেলটিতে সমস্ত সম্ভাব্য স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি অন্তর্ভুক্ত করে এবং যা পরিসংখ্যানগতভাবে তাত্পর্যপূর্ণ নয় তাদের মুছে ফেলার মাধ্যমে একসাথে একটি স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল চেষ্টা করে এবং অর্জন করতে পারে। কিছু উভয় পদ্ধতির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে এবং তাই ধাপে ধাপে প্রতিরোধের জন্য তিনটি পদ্ধতি রয়েছে:
- ফরোয়ার্ড নির্বাচনটি মডেলের কোনও পরিবর্তনশীল না দিয়ে শুরু হয়, মডেলটিতে যুক্ত হওয়ার সাথে সাথে প্রতিটি ভেরিয়েবল পরীক্ষা করে, তারপরে যাকে সবচেয়ে পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করা হয় the ফলাফলগুলি অনুকূল হওয়া পর্যন্ত প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে ack ব্যাকওয়ার্ড নির্মূলকরণ স্বাধীন ভেরিয়েবলের সেট দিয়ে শুরু হয়, একবারে মুছে ফেলা, তারপরে মুছে ফেলা পরিবর্তনশীলটি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা পরীক্ষা করে দেখার জন্য B দ্বি নির্দেশমূলক নির্মূলকরণ প্রথম দুটি পদ্ধতির সংমিশ্রণ যা পরীক্ষা করে কোন চলককে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত বা বাদ দেওয়া উচিত।
পশ্চাদপদ বিলোপ পদ্ধতিটি ব্যবহার করে পদক্ষেপের প্রতিরোধের উদাহরণ হ'ল সরঞ্জামের সময়, সরঞ্জামের বয়স, কর্মীদের আকার, বাইরে তাপমাত্রা এবং বছরের সময় ইত্যাদির মতো ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে কোনও কারখানায় শক্তির ব্যবহার বোঝার চেষ্টা করা। মডেলটিতে সমস্ত ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে — তারপরে প্রত্যেকটি একবারে একটি করে মুছে ফেলা হয়, যা নির্ধারণ করার জন্য কমপক্ষে পরিসংখ্যানগত দিক থেকে তাত্পর্যপূর্ণ। শেষ পর্যন্ত, মডেলটি বছরের সময় এবং তাপমাত্রা সর্বাধিক তাৎপর্যপূর্ণ দেখায়, সম্ভবত কারখানায় পিক শক্তি ব্যবহারের পরামর্শ দেওয়া হয় যখন এয়ার কন্ডিশনার ব্যবহার সর্বোচ্চ হয়।
স্টেপওয়াইজ রিগ্রেশন সীমাবদ্ধতা
রেশন বিশ্লেষণ, উভয় লিনিয়ার এবং মাল্টিভারিয়েট, বিনিয়োগের বিশ্বে আজ বহুল ব্যবহৃত। ধারণাটি প্রায়শই অতীতে বিদ্যমান নিদর্শনগুলি সন্ধান করা হয় যা ভবিষ্যতে পুনরায় পুনরুত্থিত হতে পারে। একটি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন, উদাহরণস্বরূপ, কম পি / ই অনুপাত (স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল) সহ স্টকগুলি উচ্চতর রিটার্ন (নির্ভরশীল ভেরিয়েবল) সরবরাহ করে কিনা তা নির্ধারণ করতে প্রাইস-টু-আয়ের অনুপাত এবং স্টক রিটার্নগুলি বেশ কয়েক বছর ধরে লক্ষ্য করে। এই পদ্ধতির সমস্যাটি হ'ল বাজারের পরিস্থিতি প্রায়শই পরিবর্তিত হয় এবং অতীতে যে সম্পর্কগুলি ঘটেছিল তা বর্তমান বা ভবিষ্যতে সত্যই আবশ্যক নয়।
ইতিমধ্যে, ধাপে ধাপে রিগ্রেশন প্রক্রিয়াটিতে অনেক সমালোচক রয়েছে এবং পুরোপুরি পদ্ধতিটি ব্যবহার বন্ধ করার জন্য এমনকি কল রয়েছে। পরিসংখ্যানবিদরা পদ্ধতির বিভিন্ন ত্রুটিগুলি নোট করেছেন, যার মধ্যে রয়েছে ভুল ফলাফল, প্রক্রিয়া নিজেই একটি অন্তর্নিহিত পক্ষপাতিত্ব এবং পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে জটিল রিগ্রেশন মডেলগুলি বিকাশের জন্য উল্লেখযোগ্য কম্পিউটিং পাওয়ারের প্রয়োজনীয়তা including
