লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য: লিনিয়ার রিগ্রেশন বনাম লজিস্টিক রিগ্রেশন
রৈখিক বনাম লজিস্টিক রিগ্রেশন
পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণে এটি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণায় সংশ্লিষ্ট ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সনাক্তকরণ কখনও কখনও এটি বিশ্লেষণ নিজেই একমাত্র উদ্দেশ্য হতে পারে। সম্পর্কের অস্তিত্ব প্রতিষ্ঠা এবং সম্পর্ক সনাক্ত করার জন্য নিযুক্ত একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হল রিগ্রেশন বিশ্লেষণ।
রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সবচেয়ে সহজ ফর্ম হল রৈখিক রিগ্রেশন, যেখানে ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক একটি রৈখিক সম্পর্ক। পরিসংখ্যানগত শর্তগুলিতে, এটি ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীল এবং প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীলের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজে বের করে। উদাহরণস্বরূপ, রিগ্রেশন ব্যবহার করে আমরা একটি র্যান্ডম নমুনা থেকে সংগৃহীত তথ্যগুলির উপর ভিত্তি করে পণ্যমূল্য এবং খরচের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে পারি। রিগ্রেশন বিশ্লেষণটি ডেটা সেটের একটি রিগ্রেশন ফাংশন উত্পাদন করবে, যা একটি গাণিতিক মডেল যা সেরা তথ্য পাওয়া যায়। এটি সহজে একটি ছিটান চক্রান্ত দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যাবে। গ্রাফিক্যাল রিগ্রেশনটি প্রদত্ত ডাটা সেটের জন্য সর্বোত্তম ফিটিং কার্ভে খোঁজার সমতুল্য। বক্ররেখাটি ফাংশন হল রিগ্রেশন ফাংশন। গাণিতিক মডেল ব্যবহার একটি পণ্য ব্যবহার একটি প্রদত্ত মূল্য জন্য পূর্বাভাস করা যেতে পারে।
অতএব, রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যাপকভাবে পূর্বাভাস এবং পূর্বাভাসে ব্যবহৃত হয়। এটি পদার্থবিজ্ঞান, রসায়ন, এবং অনেক প্রাকৃতিক বিজ্ঞান এবং প্রকৌশল বিষয়গুলির ক্ষেত্রে, পরীক্ষামূলক ডেটার মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে ব্যবহার করা হয়। সম্পর্ক বা রিগ্রেশন ফাংশন যদি একটি রৈখিক ফাংশন হয়, তাহলে প্রক্রিয়াটি একটি রৈখিক রিগ্রেশন হিসাবে পরিচিত। স্ক্র্যাপার চক্রান্তে, এটি একটি সরল রেখা হিসাবে উপস্থাপিত হতে পারে। ফাংশন প্যারামিটারের একটি রৈখিক সংমিশ্রণ হয় না, তাহলে রিগ্রেশন অ রৈখিক হয়।
--২ ->লজিস্টিক রিগ্রেশন multivariate রিগ্রেশনের সাথে তুলনীয়, এবং এটি একটি প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল উপর একাধিক predictors প্রভাব ব্যাখ্যা একটি মডেল তৈরি। যাইহোক, লজিক্যাল রিগ্রেশন ইন, শেষ ফলাফল পরিবর্তনশীল অবশ্যই (সাধারণত বিভক্ত; ই, মৃত্যু এবং বেঁচে থাকার মতো প্রযোজ্য ফলাফলের একটি জোড়া, যদিও বিশেষ কৌশলগুলি আরও শ্রেণিবদ্ধ তথ্য মডেলযুক্ত করা) সক্ষম হওয়া উচিত। একটি ক্রমাগত ফলাফল পরিবর্তনশীল একটি পরিমিত ভেরিয়েবল রূপান্তরিত করা যেতে পারে, লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে; যাইহোক, এই পদ্ধতিতে ক্রমাগত ভেরিয়েবল ধ্বস অধিকাংশই নিরুৎসাহিত হয় কারণ এটি সঠিকতা হ্রাস করে।
রৈখিক রিগ্রেশনের বিপরীতে, গড়পড়তা প্রতিবিম্বায় পূর্বসূরি ভেরিয়েবলগুলি রৈখিকভাবে সংযুক্ত, সাধারণভাবে বিতরণ করা বা প্রতিটি ক্লাস্টারের মধ্যে সমান পার্থক্য থাকতে বাধ্য হয় না।ফলস্বরূপ, পূর্বাভাস এবং ফলাফল ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক একটি রৈখিক ফাংশন হওয়ার সম্ভাবনা নেই।
লজিস্টিক এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য কি?
• লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, স্প্যানিশিরি ভ্যারিয়েবল এবং রিসার্চ ভ্যারিয়েবলের মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্ক ধারণ করা হয় এবং মডেলটি সন্তুষ্ট মডেলগুলি বিশ্লেষণ দ্বারা পাওয়া যায়, সঠিক সম্পর্ক প্রদান করা।
• লিনিয়ার রিগ্রেশনটি পরিমাণগত ভেরিয়েবলের জন্য করা হয়, এবং ফলস্বরূপ ফাংশন একটি পরিমাণগত।
• অবজেক্টিক রিগ্রেশন ইন, ব্যবহৃত তথ্যগুলি নির্ণায়ক বা পরিমাণগত হতে পারে, কিন্তু ফলাফলটি সর্বদা বিবৃতি।
