রিগ্রেশন এবং অ্যানোভাইয়ের মধ্যে পার্থক্য: রিগ্রেনিশন বনাম অ্যানোভাই এর তুলনামূলক

রিগ্রেসন বনাম অ্যানোভা

রিগ্রেশন এবং অ্যানোভা (ভ্যারিয়্যান্স বিশ্লেষণ) অন্য পদ্ধতির তুলনায় এক পরিবর্তনশীল আচরণের বিশ্লেষণের পরিসংখ্যান তত্ত্বের দুটি পদ্ধতি। রিগ্রেশনে, এটি প্রায়ই স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে নির্ভরশীল ভ্যারিয়েবলের বৈচিত্র্য, যখন ANOVA- এ, এটি দুটি জনসংখ্যার দুটি নমুনার বৈশিষ্ট্যের বৈচিত্র।

রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও

রিগ্রেশন একটি পরিসংখ্যান পদ্ধতি যা দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক আঁকতে ব্যবহৃত হয়। প্রায়ই তথ্য সংগ্রহ করা হয় যখন ভেরিয়েবল হতে পারে যা অন্যদের উপর নির্ভরশীল। ঐ ভেরিয়েবলের মধ্যে সঠিক সম্পর্ক শুধুমাত্র রিগ্রেশন পদ্ধতির দ্বারা স্থাপন করা যেতে পারে। এই সম্পর্কটি নির্ধারণ করে এক ভেরিয়েবলের আচরণকে বোঝায় এবং তার ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে।

রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সবচেয়ে সাধারণ অ্যাপ্লিকেশনটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মানকে একটি প্রদত্ত মান বা নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মানগুলির পরিমাপের জন্য অনুমান করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, রিগ্রেশন ব্যবহার করে আমরা একটি র্যান্ডম নমুনা থেকে সংগৃহীত তথ্যগুলির উপর ভিত্তি করে পণ্য মূল্য এবং খরচের মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন করতে পারি। রিগ্রেশন বিশ্লেষণটি ডেটা সেটের একটি রিগ্রেশন ফাংশন উত্পাদন করবে, যা একটি গাণিতিক মডেল যা সর্বোত্তম ডাটা উপলব্ধ করে। এটি সহজে একটি ছিটান চক্রান্ত দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যাবে। গ্রাফিক্যাল রিগ্রেশনটি ডেটা সেট দেওয়ার জন্য সেরা 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 ও প্রকৌশল বিষয়গুলির পরীক্ষামূলক ক্ষেত্রগুলিতে 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।

অ্যানোভা (ভ্যারিয়েন্সের বিশ্লেষণ) সম্পর্কে আরও

অ্যানোভো স্পষ্টভাবে দুই বা একাধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্কের বিশ্লেষণকে অন্তর্ভুক্ত করে না। পরিবর্তে এটি বিভিন্ন জনসংখ্যার থেকে দুই বা তার বেশি নমুনা একই মানে আছে কিনা তা পরীক্ষা করে। উদাহরণস্বরূপ, স্কুলের একটি গ্রেড জন্য অনুষ্ঠিত একটি পরীক্ষার পরীক্ষার ফলাফল বিবেচনা। পরীক্ষাগুলি ভিন্ন হলেও, কর্মক্ষমতা শ্রেণী থেকে বর্গ পর্যন্ত হতে পারে। এই যাচাই করার একটি পদ্ধতি হল প্রতিটি শ্রেণীর মাধ্যমের সাথে তুলনা করা।অ্যানোভা বা বিচ্ছিন্নতা এর এ্যানালাইসিস এই অনুমান পরীক্ষা করতে পারবেন। মূল বিষয়গুলিতে, অ্যানোভাকে টি-টেষ্টের একটি এক্সটেনশান হিসেবে বিবেচনা করা যেতে পারে, যেখানে দুটি জনসংখ্যা থেকে বের করা দুটি নমুনার উপাদানের তুলনা করা হয়।

ANOVA- এর মৌলিক ধারণা হল নমুনার মধ্যে নমুনার মধ্যে পার্থক্য এবং বৈচিত্রতার কথা বিবেচনা করা। নমুনা মধ্যে পার্থক্য randomness যাও দায়ী করা যেতে পারে, যদিও নমুনার মধ্যে পার্থক্য র্যান্ডমতা এবং অন্যান্য বহিরাগত কারণ উভয় যাও দায়ী করা যেতে পারে। বিবর্তনের বিশ্লেষণ তিনটি মডেলের উপর ভিত্তি করে; নির্দিষ্ট প্রভাব মডেল, র্যান্ডম প্রভাব মডেল, এবং মিশ্র প্রভাব মডেল।

রিগ্রেশন এবং ANOVA এর মধ্যে পার্থক্য কি?

• অ্যানোভিয়া দুই বা একাধিক নমুনার মধ্যে পার্থক্য বিশ্লেষণ হয় যখন রিগ্রেশন হচ্ছে দুই বা তার বেশি ভেরিয়েবলের মধ্যে একটি সম্পর্ক বিশ্লেষণ।

• অ্যানোভাই থিওরিটি তিনটি মৌলিক মডেল (নির্দিষ্ট প্রভাব মডেল, র্যান্ডম প্রভাব মডেল এবং মিশ্র প্রভাব মডেল) প্রয়োগ করা হয় যখন রিগ্রেশন দুটি মডেল (রৈখিক রিগ্রেশন মডেল এবং একাধিক রিগ্রেশন মডেল) ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়।

• অ্যানোভা এবং রিগ্রেশন উভয় জেনারেল লিনিয়ার মডেল (জিএলএম) এর দুটি সংস্করণ। অ্যানোভো সিঙ্ক্রাল পূর্বসূরী ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে, যখন রিগ্রেশন পরিমাণগত পূর্বাভাস ভেরিয়েবলের উপর ভিত্তি করে।

• রিগ্রেশন হল আরো নমনীয় কৌশল, এবং এটি পূর্বাভাস এবং ভবিষ্যদ্বাণী করা হয় যখন ANOVA দুই বা তার বেশি জনসংখ্যার সমতা তুলনা করা হয় ব্যবহৃত হয়।