नॉनलाइनर रिग्रेशन को परिभाषित करना

नॉनलाइनर रिग्रेशन क्या है

नॉनलाइनियर रिग्रेशन रिग्रेशन एनालिसिस का एक रूप है जिसमें डेटा एक मॉडल में फिट होता है और फिर गणितीय फ़ंक्शन के रूप में व्यक्त किया जाता है। सरल रेखीय प्रतिगमन एक सीधी रेखा (y = mx + b) के साथ दो चर (X और Y) से संबंधित है, जबकि गैर-रेखीय प्रतिगमन को एक पंक्ति (आमतौर पर एक वक्र) उत्पन्न करनी चाहिए जैसे कि Y का प्रत्येक मान एक यादृच्छिक चर था। मॉडल का लक्ष्य वर्गों के योग को यथासंभव छोटा बनाना है। वर्गों का योग एक माप है जो यह निर्धारित करता है कि डेटा सेट के माध्य से कितनी भिन्नताएं हैं। इसकी गणना पहले सेट में माध्य और हर बिंदु के बीच के अंतर को खोजने से की जाती है। फिर, उन अंतरों में से प्रत्येक को चुकता किया जाता है। अंत में, सभी वर्ग आंकड़े एक साथ जोड़ दिए जाते हैं। इन चौकोर आकृतियों का योग जितना छोटा होता है, उतना बेहतर फंक्शन सेट में डेटा पॉइंट्स को फिट करता है। Nonlinear प्रतिगमन लॉगरिदमिक फ़ंक्शंस, त्रिकोणमितीय फ़ंक्शंस, घातीय फ़ंक्शंस और अन्य फिटिंग विधियों का उपयोग करता है।

नॉनलाइनर रिग्रेशन को तोड़ते हुए

Nonlinear प्रतिगमन मॉडलिंग रेखीय प्रतिगमन मॉडलिंग के समान है जिसमें दोनों ग्राफिक के एक सेट से किसी विशेष प्रतिक्रिया को ट्रैक करना चाहते हैं। नॉनलाइनियर मॉडल विकसित होने के लिए रैखिक मॉडलों की तुलना में अधिक जटिल हैं क्योंकि फ़ंक्शन को सन्निकटन (पुनरावृत्तियों) की एक श्रृंखला के माध्यम से बनाया गया है जो परीक्षण और त्रुटि से उपजी हो सकती है। गणितज्ञ कई स्थापित विधियों का उपयोग करते हैं, जैसे गॉस-न्यूटन विधि और लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड विधि।

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संबंधित शर्तें

कम से कम वर्ग मानदंड विधि कैसे काम करती है कम से कम वर्ग मानदंड उस डेटा को दर्शाने के लिए एक पंक्ति की सटीकता को मापने का एक तरीका है जो इसे उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया गया था। यही है, सूत्र सबसे अच्छा फिट की रेखा निर्धारित करता है। अधिक कैसे कम से कम वर्ग विधि काम करता है कम से कम वर्ग विधि एक मॉडल के लिए सबसे अच्छा फिट की रेखा निर्धारित करने के लिए एक सांख्यिकीय तकनीक है, जिसमें कुछ मापदंडों के साथ निर्दिष्ट डेटा द्वारा निर्दिष्ट है। रैखिक संबंधों को समझना अधिक एक रैखिक संबंध (या रैखिक संबंध) एक सांख्यिकीय शब्द है जिसका उपयोग किसी चर और स्थिर के बीच सीधे आनुपातिक संबंध का वर्णन करने के लिए किया जाता है। अधिक क्या प्रतिगमन माप प्रतिगमन एक सांख्यिकीय माप है जो एक निर्भर चर (आमतौर पर वाई द्वारा निरूपित) और अन्य बदलते चर (स्वतंत्र चर के रूप में जाना जाता है) की एक श्रृंखला के बीच संबंधों की ताकत का निर्धारण करने का प्रयास करता है। अधिक एक त्रुटि अवधि क्या है? एक त्रुटि शब्द को एक सांख्यिकीय मॉडल में एक चर के रूप में परिभाषित किया गया है, जो तब बनाया जाता है जब मॉडल स्वतंत्र और निर्भर चर के बीच वास्तविक संबंध का पूरी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं करता है। अधिक कैसे वर्गों का योग सांख्यिकीय तकनीक काम करती है वर्गों का योग एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग प्रतिगमन विश्लेषण में उनके औसत मूल्य से डेटा बिंदुओं के फैलाव को निर्धारित करने के लिए किया जाता है। एक प्रतिगमन विश्लेषण में, लक्ष्य यह निर्धारित करना है कि डेटा श्रृंखला को एक फ़ंक्शन पर कितनी अच्छी तरह से फिट किया जा सकता है जो यह समझाने में मदद कर सकता है कि डेटा श्रृंखला कैसे उत्पन्न हुई थी। अधिक साथी लिंक