سڌر regression

Regression تجزيو مخصوص variables (منحصر ۽ آزاد) جي وچ ۾ تعلق زير تعليم جي انگن طريقن کي شامل ڪري سگهجي ٿو. هن معاملي ۾، جي آزاد variables "covariates" ۽ سڏيندا آهن منحصر - "criterial". جڏهن هڪ سڌر regression تجزيو ڪرائڻ جو انحصار variable نمائندگي هڪ interval پيماني جي صورت وٺندو آهي. نه ته interval پيماني سان لاڳاپيل variables جي وچ ۾ غير سڌر رشتي جي موجودگي جو هڪ ممڪن آهي، پر هن مسئلي کي اڳ ۾ ئي غير سڌر regression، جنهن کي هن مضمون جو موضوع نه آهي جي طريقن جي حل ٿي ويو آهي.

سڌر regression ڪافي ڪاميابي سان استعمال ڪيو ويو رياضياتي حساب ۾، ۽ انگن اکرن جي بنياد تي اقتصادي پڙهائي ۾.

پوء وڌيڪ هيء هڪ regression ٻڌ. ڪجهه variables سڌر regression جي وچ ۾ سڌر تعلق determining جي رياضياتي جو طريقو جو مان هڪ فارمولي جي حيثيت ظاھر ڪري سگهجي ٿو: وائي = هڪ + bx. هن فارمولا جي وضاحت لاء econometrics تي ڪنهن به چارٽ ۾ ملي ڪري سگهجي ٿو.

جڏهن مشاهدي جي تعداد ط (وقتن جي ن-هين نمبر تائين)، هڪ سادي سڌر regression طرفان مليل هڪ فارمولا سان ظاھر ڪئي:

يي = هڪ + bxi + ei،

جتي ei - آزاد، identically تقسيم، بي ترتيبي variables.

هن مضمون ۾ مون کي مستقبل جي پوئين انگن اکرن جي بنياد تي قيمت forecasting جي نقطي نظر کان هن تصور کي وڌيڪ ڌيان ڏيڻ چاهيو. هن علائقي ۾، اسان کي هڪ سڌر regression زور ڏئي استعمال ڪندي آهي جو اندازو آهي ته گهٽ ۾ گهٽ squares جو طريقو، جنهن جي قيمت جون پوائينٽون جي انهيء جو هڪ خاص نمبر جي ذريعي "سڀ کان مناسب" کي سڌي لڪير تعمير ڪرڻ ۾ مدد ڪري. جڏهن ته پٽ جي بدران نقطي جي استعمال جي انگن اکرن، اعلي، گهٽ، بند يا کلڻ معني، ۽ اهي انهيء (مثال طور، سنڌ جي وڌ ۾ وڌ ۽ گھٽ ۾ ٻه جي تقسيم جي پڄاڻي) جي سراسري. به، هڪ مناسب لائن جي تعمير کان اڳ انهن جي انگن اکرن کي زوريء smoothed ڪري سگهجي ٿو.

مٿي ذڪر ڪري، سڌر regression اڪثر قيمت ۽ وقت جي بنياد تي هڪ رجحان جو تعين ڪرڻ لاء تجزيه نگار جي استعمال ڪيو ويندو آهي. هن معاملي ۾، جي regression اشاري جي لاھي وقت جي في يونٽ قيمت تبديلين جي ڊ طئي ڪندو. هن اشارو استعمال ڪرڻ صحيح فيصلو لاء حالتون جو هڪ ميلان regression جي رجحان هيٺ ڏنل، اشارو Generator کي جو استعمال آهي. جيڪڏهن هڪ مثبت لاھي (چمڪندڙ سڌر regression) خريد ڪري ته ان جي اشاري جو قدر ٻڙي جي ڀيٽ ۾ تمام وڏو آھي پرفارم ڪيو آهي. جي منفي لاھي (regression هيٺ) وڪري لاء ايڏي جو اشارو (ٻڙي جي ڀيٽ ۾ گهٽ) جي منفي انهيء تي هجڻ گهرجي.

جيئن بهترين ليڪ قيمت جون پوائينٽون جي هڪ خاص انگ کي اسي determining ۾ استعمال ڪيو، جو گهٽ ۾ گهٽ-squares طريقو مڃڻ آهي ته هيٺ ڏنل الخوارزمي:

- قيمت ۽ regression ليڪ جي squares جي فرق جي ڪل اظهار آهي؛

- هن پڄاڻي جي نظر ۽ regression ڊيٽا سيريز جي حد ۾ شراب خانا جي تعداد ۾ آهي؛

- جنهن جي نتيجي تي computed ڪمرن جي روٽ، جنهن جي معيار جي انحرافي ڪري سگهي.

سادي سڌي Regression ٿيئڻ جو احسان جي نموني ڪئي آهي:

وائي (x) = ف (x) ^،

جتي - اپائتو خاصيتن جي منحصر variable پيش ڪيو؛

x - explanatory يا آزاد variable؛

^ هڪ سخت جي غير موجودگيء جو اشارو فنڪشنل تعلقي جي وچ ۾ variables x ۽ وائي. تنهن ڪري، هر ڪنهن مخصوص صورت ۾، سنڌ جي variable وائي اهڙي شرطن جي مشتمل ٿي سگھي ٿو:

وائي = yx + ε،

جتي - جي حقيقي جي نتيجي ۾ ڊيٽا؛

uh - قضاوت جي آڌار نظرياتي نتيجي ۾ ڊيٽا جي regression لاڳاپا وڌائڻ ؛

ε - بي ترتيبي variable جنهن جو حقيقي قدر ۽ ان جي نظرياتي جي وچ ۾ انحرافي characterizes.