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एक बहु प्रतिगमन विश्लेषण क्या है?
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वीडियो: एकाधिक प्रतिगमन, स्पष्ट रूप से समझाया !!! 2024, मई
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एकाधिक प्रतिगमन सरल रैखिक का विस्तार है वापसी . इसका उपयोग तब किया जाता है जब हम दो या दो से अधिक अन्य चर के मूल्य के आधार पर एक चर के मूल्य की भविष्यवाणी करना चाहते हैं। जिस चर की हम भविष्यवाणी करना चाहते हैं, उसे आश्रित चर (या कभी-कभी, परिणाम, लक्ष्य या मानदंड चर) कहा जाता है।

इस प्रकार बहु समाश्रयण का उदाहरण क्या है?

के लिये उदाहरण , यदि आप एक कर रहे हैं एकाधिक प्रतिगमन ऊंचाई, वजन, उम्र और प्रति सप्ताह व्यायाम के घंटों जैसे स्वतंत्र चरों से रक्तचाप (आश्रित चर) की भविष्यवाणी करने का प्रयास करने के लिए, आप सेक्स को अपने एक स्वतंत्र चर के रूप में भी शामिल करना चाहेंगे।

कोई यह भी पूछ सकता है कि एकाधिक प्रतिगमन क्यों महत्वपूर्ण है? अर्थात्, विभिन्न रैखिक वापसी विश्लेषण हमें यह समझने में मदद करता है कि जब हम स्वतंत्र चर बदलते हैं तो आश्रित चर कितना बदल जाएगा। उदाहरण के लिए, ए विभिन्न रैखिक वापसी आपको बता सकता है कि IQ में हर एक अंक की वृद्धि (या कमी) के लिए GPA के कितने बढ़ने (या घटने) की उम्मीद है।

दूसरे, बहु रेखीय प्रतिगमन क्या है?

का लक्ष्य एकाधिक रेखीय प्रतिगमन (एमएलआर) है आदर्श NS रैखिक व्याख्यात्मक (स्वतंत्र) चर और प्रतिक्रिया (आश्रित) चर के बीच संबंध। संक्षेप में, एकाधिक प्रतिगमन साधारण न्यूनतम-वर्ग (OLS) का विस्तार है वापसी जिसमें एक से अधिक व्याख्यात्मक चर शामिल हैं।

आप एकाधिक प्रतिगमन का विश्लेषण कैसे करते हैं?

एकाधिक प्रतिगमन के लिए प्रमुख परिणामों की व्याख्या करें

  1. चरण 1: निर्धारित करें कि प्रतिक्रिया और शब्द के बीच संबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं।
  2. चरण 2: निर्धारित करें कि मॉडल आपके डेटा को कितनी अच्छी तरह फिट करता है।
  3. चरण 3: निर्धारित करें कि आपका मॉडल विश्लेषण की मान्यताओं को पूरा करता है या नहीं।

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