Regression Variables ကိုကြားပေါင်းသင်းဆက်ဆံရေးလေ့လာဆန်းစစ်
ဆုတ်ယုတ်နေတဲ့အထူးသဖြင့် Datasets ပေးထားသောဂဏန်းတန်ဖိုးများတဲ့အကွာအဝေးခန့်မှန်းဖို့အသုံးပြုတဲ့ဒေတာကိုသတ္တုတူးဖော်ရေး technique ကို (လည်းစဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများကိုခေါ်) ဖြစ်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, ဆုတ်ယုတ်သည်အခြား variable တွေကိုပေးထားတစ်ကုန်ပစ္စည်းသို့မဟုတ်ဝန်ဆောင်မှု၏ကုန်ကျစရိတ်ကိုခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
Regression စီးပွားရေးနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း, ဘဏ္ဍာရေးကြိုတင်ခန့်မှန်းသဘာဝပတ်ဝန်းကျင်မော်ဒယ်နှင့်ခေတ်ရေစီးကြောင်း၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာများအတွက်မျိုးစုံစက်မှုလုပ်ငန်းများအနှံ့ကိုအသုံးပြုသည်။
Regression ကွန်ရက်မှကောက်ယူရရှိ အမြိုးခှဲခွားခွငျး
ဆုတ်ယုတ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြား အလားတူပြဿနာများကိုဖြေရှင်းနိုင်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသတ္တုတူးဖော်ရေးနည်းစနစ်များမှာ, ဒါပေမဲ့သူတို့မကြာခဏရှုပ်ထွေးဖြစ်ကြသည်။ နှစ်ဦးစလုံးခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအတွက်အသုံးပြုကြသည်, ဒါပေမယ့်ဆုတ်ယုတ်ခွဲခြား discrete အမျိုးအစားသို့ data ကိုသတ်မှတ်ပေးထားတဲ့နေစဉ်ဂဏန်းသို့မဟုတ်စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့အသုံးပြုသည်။
ဥပမာအားဖြင့်, ဆုတ်ယုတ်ယင်း၏တည်နေရာပေါ်အခြေခံပြီးတစ်ဦးနေအိမ်ရဲ့တန်ဖိုးကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့အသုံးပြုမည်ဖြစ်ကြောင်း, စတုရန်းပေ, နောက်ဆုံးရောင်းချခဲ့သည့်အခါစျေးနှုန်းအလားတူနေအိမ်များနှင့်အခြားအချက်များ၏စျေးနှုန်း။ သငျသညျအစားထိုကဲ့သို့သော walkability စာရေးတံအရွယ်အစားသို့မဟုတ်ရာဇဝတ်မှုနှုန်းအဖြစ်အမျိုးအစားသို့အိမ်များစုစည်းဖို့လိုခဲ့လျှင်ခွဲခြားနိုင်ရန်အတွက်ဖြစ်ပါလိမ့်မည်။
Regression Techniques အမျိုးအစားများ
ဆုတ်ယုတ်၏အရိုးရှင်းဆုံးနှင့်ရှေးအကျဆုံးပုံစံနှစ်ခု variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးကိုခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသော linear ဆုတ်ယုတ်ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီနည်းပညာဟာဖြောင့်မျဉ်းကြောင်း (က y = MX + ခ) ၏သင်္ချာပုံသေနည်းကိုအသုံးပြုသည်။ လွင်ပြင်အသုံးအနှုန်းများ, ဒီရိုးရှင်းစွာဆိုလိုသည်, တစ်ဦးက Y နဲ့ဂရပ်နှင့်တစ်ဦး X- ဝင်ရိုးပေးထား, X နဲ့ Y အကြားဆက်ဆံရေးအနည်းငယ်ဘေးထွက်မသိချင်ယောင်အဆောင်အတူနေတဲ့ဖြောင့်မျဉ်းကြောင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်ကျနော်တို့လူဦးရေအတွက်တိုးပေးထားကြောင်းယူဆစေခြင်းငှါ, စားနပ်ရိက္ခာထုတ်လုပ်မှုတူညီသောနှုန်းကိုတိုးမြှင့်မည်ဖြစ်ကြောင်း - ဒီနှစ်ခုကိန်းဂဏန်းများအကြားခိုင်မာသော, linear ဆက်ဆံရေးမျိုးလိုအပ်သည်။ ဒီမြင်ယောင်ရန်, Y ကို-ဝင်ရိုးလူဦးရေတိုးခြေရာခံများနှင့် X-ဝင်ရိုးစားနပ်ရိက္ခာထုတ်လုပ်မှုခြေရာခံရာအတွက်ဂရပ်စဉ်းစားပါ။ အဆိုပါ Y ကိုတနျဖိုးတိုးသကဲ့သို့, X ကိုတနျဖိုးကသူတို့ကိုအကြားဆက်ဆံရေးဟာဖြောင့်မျဉ်းကြောင်းအောင်, တူညီတဲ့နှုန်းတိုးမြှင့်လိမ့်မယ်။
ထိုကဲ့သို့သောမျိုးစုံဆုတ်ယုတ်အဖြစ်အဆင့်မြင့်နည်းစနစ်, မျိုးစုံ variable တွေကိုအကြားဆက်ဆံရေးကြိုတင်ခန့်မှန်းဥပမာ - အဘို့, ဝင်ငွေ, ပညာရေးနှင့်ရှိရာတဦးတည်းအသက်ရှင်ဖို့ရှေးခယျြအကြားဆက်စပ်မှုရှိသနည်း ပိုပြီး variable တွေကိုများ၏ထို့အပြင်သိသိသာသာအဆိုပါခန့်မှန်းချက်များရှုပ်ထွေးတိုးပွားစေပါသည်။ စံအပါအဝင်မျိုးစုံဆုတ်ယုတ်နည်းစနစ်အတော်ကြာအမျိုးအစားများ, hierarchical, setwise နှင့် stepwise, ကိုယ်ပိုင် application ကိုအတူတစ်ဦးချင်းစီရှိပါတယ်။
ဤအချက်မှာကကျနော်တို့ကို (မှီခိုသို့မဟုတ်ဟောကိန်းထုတ် variable ကို) ကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့ကြိုးစားနေကြတယ်သောအရာကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်အရေးကြီးပါသည်င်ကျနော်တို့ခန့်မှန်းခြင်း (လွတ်လပ်သောသို့မဟုတ်ခန့်မှန်း variable တွေကို) လုပ်သုံးနေသည့်ဒေတာ။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ဥပမာထဲမှာကျနော်တို့တဦးတည်းအသက်ရှင်ဖို့ရှေးခယျြရှိရာတည်နေရာ (အဆိုပါဟောကိန်းထုတ် variable ကို) ပေးထားဝင်ငွေနှင့်ပညာရေး (နှစ်ဦးစလုံးခန့်မှန်း variable တွေကို) ကြိုတင်ခန့်မှန်းချင်ပါတယ်။
- စံမျိုးစုံဆုတ်ယုတ်တစ်ချိန်တည်းမှာအားလုံးခန့်မှန်း variable တွေကိုစဉ်းစား။ ဥပမာ 1) ဝင်ငွေနှင့်ပညာရေး (ခန့်မှန်း) နှင့်ရပ်ကွက်အတွင်း၏ရွေးချယ်မှု (ခန့်မှန်း) အကြားဆက်ဆံရေးကဘာလဲ, 2) အဘယျဒီဂရီတစ်ဦးချင်းစီခန့်မှန်း၏အသီးအသီးသောအကြားဆက်ဆံရေးကိုအထောက်အကူဖြစ်စေဘူးသလော
- Stepwise မျိုးစုံဆုတ်ယုတ်အနေနဲ့လုံးဝကွဲပြားခြားနားသောမေးခွန်းတစ်ခုကိုဖွကွေား။ တစ်ဦးက stepwise ဆုတ်ယုတ် algorithm ကိုအကောင်းဆုံးရပ်ကွက်အတွင်း၏ရွေးချယ်မှုကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အသုံးပြုသည့်ခန့်မှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလိမ့်မည် - stepwise မော်ဒယ်ခန့်မှန်း variable တွေကိုများ၏အရေးပါမှု၏အမိန့်တန်ဖိုး, ပြီးတော့တစ်ဦးကိုသက်ဆိုင်ရာအပိုင်းတစ်ပိုင်းကိုသာလျှင်ရွေးချယ်ကြောင်းအဓိပ္ပာယ်။ ဆုတ်ယုတ်ပြဿနာဒီအမျိုးအစားကတော့ဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ "ခြေလှမ်းများ" ကိုအသုံးပြုသည်။ ဆုတ်ယုတ်၏ဤအမျိုးအစားပေးထား, ရှိသမျှခန့်မှန်းပင်နောက်ဆုံးဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းထဲမှာပေါ်လာမည်မဟုတ်ပါ။
- hierarchical ဆုတ်ယုတ်, stepwise ကဲ့သို့တစ်ဦး sequential လုပ်ငန်းစဉ်တခုဖြစ်ပါတယ်, သို့သော်ခန့်မှန်း variable တွေကိုကြိုတင်သတ်မှတ်နေတဲ့ Pre-သတ်မှတ်ထားသောနိုင်ရန်အတွက်မော်ဒယ်သို့ ဝင်. နေကြသည်, ထို algorithm ကိုမှရသောအမိန့်အဆုံးအဖြတ်များအတွက် built-in ညီမျှခြင်း၏ set ကိုမဆံ့မခံပါဘူး ie အဆိုပါခန့်မှန်းရိုက်ထည့်ပါ။ ဒါဟာဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းကိုတစ်ဦးချင်းစီကိုလယ်၏ကျွမ်းကျင်သူအသိပညာရှိပါတယ်သည့်အခါအများဆုံးမကြာခဏအသုံးပြုသည်။
- Setwise ဆုတ်ယုတ်လည်း stepwise ဆင်တူသော်လည်း variable တွေကိုထက်တစ်ဦးချင်းစီရဲ့ variable ၏အစုံလေ့လာဆန်းစစ်။