Regression Analyzes Relationships Between Variables
Regression ແມ່ນເຕັກນິກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນທີ່ນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນລະດັບຂອງມູນຄ່າຕົວເລກ (ເຊິ່ງເອີ້ນວ່າຍັງມີ ມູນຄ່າຕໍ່ເນື່ອງ ), ໂດຍໃຫ້ຂໍ້ມູນສະເພາະ. ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ການຟື້ນຕົວສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຜະລິດຕະພັນຫຼືບໍລິການ, ຕາມຕົວແປອື່ນໆ.
ການຟື້ນຕົວແມ່ນໃຊ້ໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆສໍາລັບການວາງແຜນທຸລະກິດແລະການຕະຫຼາດ, ການຄາດຄະເນທາງດ້ານການເງິນ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມແລະການວິເຄາະແນວໂນ້ມ.
Regression Vs ການຈັດປະເພດ
ການເລື່ອນແລະການ ຈໍາແນກ ແມ່ນເຕັກນິກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ແຕ່ພວກເຂົາມັກຈະສັບສົນ. ທັງສອງໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການວິເຄາະການຄາດຄະເນ, ແຕ່ການຟື້ນຕົວແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນມູນຄ່າຕົວເລກຫຼືຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນຂະນະທີ່ການຈັດປະເພດໃຫ້ຂໍ້ມູນເຂົ້າໃນປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງ.
ຕົວຢ່າງ: ການຟື້ນຕົວຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນມູນຄ່າຂອງເຮືອນໂດຍອີງໃສ່ສະຖານທີ່, ຕາລາງຟຸດ, ລາຄາເມື່ອຂາຍສຸດທ້າຍ, ລາຄາເຮືອນທີ່ຄ້າຍຄືກັນແລະປັດໃຈອື່ນໆ. ການຈັດປະເພດຈະຢູ່ໃນຄໍາສັ່ງຖ້າຫາກວ່າທ່ານຕ້ອງການແທນທີ່ຈະຈັດຕັ້ງເຮືອນໃຫ້ເປັນປະເພດເຊັ່ນ: ການຍ່າງ, ຂະຫນາດຈໍານວນຫຼາຍຫຼືອັດຕາອາຊະຍາກໍາ.
Types of Techniques Regression
ແບບຟອມ simplest ແລະເກົ່າແກ່ທີ່ສຸດຂອງ regression ແມ່ນ linear regression used to estimate a relationship between two variables. ເທກນິກນີ້ໃຊ້ສູດສູດຄະນິດສາດຂອງເສັ້ນກົງ (y = mx + b). ໃນເງື່ອນໄຂທີ່ເປັນທົ່ງພຽງ, ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ, ຍ້ອນວ່າມີເສັ້ນສະແດງທີ່ມີ Y ແລະແກນ X, ສາຍພົວພັນລະຫວ່າງ X ແລະ Y ແມ່ນເສັ້ນກົງທີ່ມີຕົວເລກຫນ້ອຍ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາອາດຈະຄິດວ່າ, ຍ້ອນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງປະຊາກອນ, ການຜະລິດອາຫານຈະເພີ່ມຂຶ້ນໃນອັດຕາດຽວກັນ - ນີ້ຕ້ອງມີຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວເລກລະຫວ່າງສອງຕົວເລກ. ເພື່ອສະແດງທັດສະນະນີ້, ໃຫ້ພິຈາລະນາເສັ້ນສະແດງທີ່ມີເສັ້ນດ້າຍ Y ທີ່ຕິດຕາມປະຊາກອນເພີ່ມຂຶ້ນ, ແລະແກນ X ຕິດຕາມການຜະລິດອາຫານ. ເມື່ອມູນຄ່າ Y ເພີ່ມຂຶ້ນ, ມູນຄ່າ X ຈະເພີ່ມຂື້ນໃນອັດຕາດຽວກັນ, ເຮັດໃຫ້ສາຍພົວພັນລະຫວ່າງພວກເຂົາມີເສັ້ນກົງ.
ເຕັກນິກຂັ້ນສູງ, ເຊັ່ນ: ການກະຕຸ້ນຫຼາຍ, ການຄາດເດົາການພົວພັນລະຫວ່າງຕົວແປຕ່າງໆ - ຕົວຢ່າງ, ມີການເຊື່ອມໂຍງກັນລະຫວ່າງລາຍໄດ້, ການສຶກສາແລະບ່ອນໃດຫນຶ່ງທີ່ເລືອກທີ່ຈະດໍາລົງຊີວິດ? ນອກເຫນືອຈາກການເພີ່ມຂື້ນຂອງຕົວປ່ຽນແປງຫລາຍຂຶ້ນກໍ່ຈະເພີ່ມຄວາມສັບສົນຂອງການຄາດຄະເນ. ມີຫຼາຍປະເພດຂອງເຕັກນິກການປ່ຽນແປງຫຼາຍຢ່າງລວມທັງມາດຕະຖານ, ລະດັບ, ລະອຽດແລະຂັ້ນຕອນ, ແຕ່ລະຄົນມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຕົນເອງ.
ໃນຈຸດນີ້, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າພວກເຮົາກໍາລັງພະຍາຍາມ (ຕົວແປຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ ຄາດໄວ້ ) ແລະຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງໃຊ້ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນ (ຕົວແປອິສະລະຫລື ຕົວຊີ້ບອກ ). ໃນຕົວຢ່າງຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາຕ້ອງການທີ່ຈະຄາດຄະເນສະຖານທີ່ບ່ອນທີ່ຄົນຫນຶ່ງເລືອກທີ່ຈະດໍາລົງຊີວິດ (ຕົວປ່ຽນແປງທີ່ ຄາດໄວ້ ) ທີ່ມີລາຍຮັບແລະການສຶກສາ (ທັງ ຕົວຊີ້ບອກ ຕົວ ຊີ້ວັດ ).
- Regression ຫຼາຍມາດຕະຖານ ພິຈາລະນາຕົວແປການຄາດຄະເນທັງຫມົດໃນເວລາດຽວກັນ. ຕົວຢ່າງ: 1) ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງລາຍໄດ້ແລະການສຶກສາແມ່ນຫຍັງ (ຜູ້ຄາດຄະເນ) ແລະການເລືອກບ້ານ (ຄາດການ); ແລະ 2) ການຄາດຄະເນຂອງແຕ່ລະບຸກຄົນທີ່ປະກອບສ່ວນກັບຄວາມສໍາພັນນັ້ນແນວໃດ?
- ການກະຕຸ້ນການກະຕຸ້ນຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ຕອບສະຫນອງຄໍາຖາມທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫມົດ. ລະບົບການແກ້ໄຂຂັ້ນຕ່ໍາຈະວິເຄາະທີ່ຄາດເດົາຖືກນໍາໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຄາດຄະເນການເລືອກບ້ານ - ຫມາຍຄວາມວ່າຮູບແບບຂັ້ນຕອນປະເມີນຄໍາສັ່ງຂອງຄວາມສໍາຄັນຂອງຕົວຊີ້ວັດຕົວຊີ້ວັດແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເລືອກເອົາກຸ່ມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ບັນຫາການແກ້ໄຂບັນຫາແບບນີ້ໃຊ້ "ຂັ້ນຕອນ" ເພື່ອພັດທະນາສະມະການຄູນ. ຍ້ອນວ່າປະເພດຂອງການກະຕຸ້ນແບບນີ້, ຕົວຊີ້ບອກທັງຫມົດອາດຈະບໍ່ປາກົດຢູ່ໃນສະມະການຄູນສົມບູນສຸດທ້າຍ.
- ການແກ້ໄຂລໍາດັບຊັ້ນ , ເຊັ່ນ stepwise, ແມ່ນຂະບວນການຕາມລໍາດັບ, ແຕ່ຕົວແປການຄາດຄະເນແມ່ນໄດ້ເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບໃນລໍາດັບທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າເຊິ່ງໄດ້ຖືກກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າ, ເຊັ່ນ: ວິທີການຄິດໄລ່ບໍ່ມີຊຸດຂອງສົມຜົນທີ່ກໍານົດໃນການກໍານົດລໍາດັບທີ່ ເຂົ້າໄປໃນຕົວຊີ້ບອກ. ນີ້ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນເວລາທີ່ບຸກຄົນທີ່ສ້າງສົມຜົນ regression ມີຄວາມຮູ້ຊ່ຽວຊານຂອງພາກສະຫນາມ.
- regression Setwise ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບຂັ້ນຕອນທີແຕ່ວິເຄາະຊຸດຂອງຕົວແປຫຼາຍກ່ວາຕົວແປສ່ວນບຸກຄົນ.