သင်္ချာဆိုင်ရာစာရင်းဇယားများ၏နည်းလမ်းများ။ ဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

ဟူသောဝေါဟာရကိုသုံးပါမျိုးစုံဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာစတင်ခဲ့ပြီး Pearson (Pearson) သေးယခုနှစ် 1908 ကနေချိန်းတွေ့, သူ့အကျင့်ကိုကျင့်၌တည်၏။ သူကအိမ်ခြံမြေရောင်းပို့ချသည့်အေးဂျင့်များ၏ဥပမာတစ်ခုအဖြစ်ဖော်ပြခဲ့သည်။ အိမ်များအပေါ်သူ၏မှတ်စုများတွင်ကုန်သွယ်ရေးအထူးကုတစ်ဦးချင်းစီတဦးချင်းဖွဲ့စည်းပုံ၏အရင်းအမြစ်အချက်အလက်များ၏ကျယ်ပြန့်၏အကောင့်ဦးဆောင်ခဲ့သည်။ အရောင်းအများ၏ရလာဒ်များဖြင့်ငွေလွှဲပြောင်းမှု၏စျေးနှုန်းပေါ်အကြီးမြတ်ဆုံးအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိခဲ့ရာအချက်ဆုံးဖြတ်သည်။

အရောင်းအ၏ကြီးမားသောအရေအတွက် analysis စိတ်ဝင်စားဖို့ရလဒ်များကိုအပ်ပေးတော်မူ၏။ တခါတရံဝိရောဓိကောက်ချက်နှင့်ပင်ရှင်းလင်းပြတ်သား "ထုတ်လွှတ်မှု" ကိုဦးဆောင်အများအပြားအချက်များကလွှမ်းမိုးနောက်ဆုံးကုန်ကျစရိတ်, တစ်ဦးလျှော့စျေးနှုန်းအညွှန်းကိန်းမှာအရောငျးခခြဲ့မြင့်မားကနဦးအလားအလာနှင့်အတူလာသောအခါအိမျတျောကို။

ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလျှောက်လွှာ၏ဒုတိယဥပမာအလုပ်ပေးထား အထူးကုပုဂ္ဂိုလ်များ, ဝန်ထမ်းအကျိုးကျေးဇူးများကိုအဆုံးအဖြတ်အပ်နှင်းထားပြီးခဲ့သူ။ အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုလိုအပ်သောဖြန့်ဖြူးဖျော်ဖြေတိကျတဲ့အလုပ်က၎င်း၏တန်ဖိုးများကိုတစ်ဦးချင်းစီအဘို့အ fixed ငွေပမာဏနှင့်တင်းကျပ်သောလိုက်နာမှုမဟုတ်ပါဘူးဆိုတဲ့အချက်ကို၌အိပ်။ နီးပါးဆင်တူမူကွဲဖြေရှင်းချက်ဖြစ်ကြောင်းတာဝန်များကိုအမျိုးမျိုးပေါ်ပေါက်ရေး, တစ်ဦးသင်္ချာအဆင့်မှာတစ်ဦးထက်ပိုအသေးစိတ်သုံးသပ်မှုလိုအပ်သည်။

ခုနှစ်တွင် သင်္ချာကိန်းဂဏန်းများအ, နေတဲ့သိသာသောအရပ် a "ကိုဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ" အပိုင်းအားပေးပြီးမှ, ဆုတ်ယုတ်၏အယူအဆအားဖြင့်ဖုံးလွှမ်းမှီခိုလေ့လာဖို့အသုံးပြုလက်တွေ့ကျတဲ့နည်းစနစ်အဲဒီမှာစညျး။ ဤရွေ့ကားဆက်ဆံရေးစာရင်းအင်းဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းအတွက်ရရှိသောဒေတာများအကြားလေ့လာတွေ့ရှိရသည်။

အဓိက၏ဗဟုကြားတွင် Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတာဝန်များကိုသုံးရည်ရွယ်ချက်ရှိပါတယ်: သတ်မှတ်ပေးရန် အဆိုပါဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်း အထွေထွေပုံစံအမျိုး, အဆိုပါဆုတ်ယုတ်ညီမျှခြင်းများတွင်ပါဝင်သည်ဖြစ်ကြောင်းမသိရှိဖြစ်ကြောင်း parameter သည်ခန့်မှန်းခြေ၏ဆောက်လုပ်ရေး; ဆုတ်ယုတ်စာရင်းအင်းယူဆချက်စစ်ဆေးနေ။ အဆိုပါဆုတ်ယုတ်သီအိုရီ၏အနေအထားအပေါ်အခြေခံ (x1, y1) ရိုက်ထည့်စမ်းသပ်လေ့လာတွေ့ရှိချက်ကနေရရှိလာတဲ့တန်ဖိုးများတစ်စုံနှင့် (အများအပြား) အစိတ်အပိုင်းအရေအတွက်ကများအကြားဖြစ်ပေါ်သောဆက်ဆံရေးမျိုး ... , (XN, yn) လေ့လာနေ၏သင်တန်း, နှင့်တစ်ခုတည်းတန်ဖိုးကိုအဘို့အကြောင်းအကြံပြု Y ကတယောဖြစ်နိုင်ခြေဖြန့်ဖြူးသည်အခြား X ကိုပုံသေဖြစ်နေဆဲဆိုတဲ့အချက်ကိုရှိနေသော်လည်းရှိသေး၏။

အဆိုပါရလဒ် Y သည် variable ကို X ကို၏တန်ဖိုးအပေါ်မူတည်သည်ဤမှီခိုအမျိုးမျိုးသောဥပဒေများကဆုံးဖြတ်နိုင်ပါတယ်, ရလဒ်များ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုလေ့လာတွေ့ရှိချက်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ၏သဘောသဘာဝနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ကလွှမ်းမိုးနေသည်။ အဆိုပါစမ်းသပ်ဆဲမော်ဒယ်ရိုးရှင်းသောပေမယ့်ယုတ္တိတန်သည်ဟုဆိုရမည်ဖြစ်သောအချို့သောယူဆချက်အပေါ်အခြေခံသည်။ အဓိကအခွအေနေ parameter သည် X ကို၏တန်ဖိုးထိန်းချုပ်ထားကြောင်းဖြစ်ပါတယ်။ ၎င်း၏တန်ဖိုးများကိုကြိုတင်စမ်းသပ်မှုများစတင်ပေးအပ်ထားတယ်။

အဆိုပါစမ်းသပ်မှု၏သင်တန်းအတွက်မထိန်းချုပ် variable တွေကိုတရံပု XY သည်ဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတူညီတဲ့နည်းလမ်းကဆောင်ရွက်, ဒါပေမယ့်ကျွန်တော်ကျပန်း variable တွေကိုများ၏ဆက်သွယ်မှုလေ့လာမှုလေ့လာရသောရလဒ်၏အနက်ကိုအဘို့, နည်းလမ်းများကိုအသုံးပြုခဲ့လျှင် ဆက်စပ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများတစ်ခုစိတ္တဇဆောင်ပုဒ်မဟုတ်ပါဘူး။ သူတို့ကလူ့လှုပ်ရှားမှုအမျိုးမျိုးနယ်ပယ်များတွင်အသက်တာ၌လျှောက်လွှာကိုရှာပါ။

အထက်ပါဖော်ပြခဲ့တဲ့နည်းလမ်းဟူသောဝေါဟာရကို၏ကျယ်ပြန့်အသုံးပြုမှုကိုရှာတွေ့ထားပါတယ်ဆုံးဖြတ်ရန်သိပ္ပံနည်းကျစာပေအတွက် linear ဆုတ်ယုတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ တစ်ဦး variable ကိုများအတွက် X ကိုဟူသောဝေါဟာရကို regressor သို့မဟုတ်ခန့်မှန်းအသုံးပြုမှီခို variable တွေကို Y ကို-လည်း criterial တောင်းဆိုခဲ့သည်။ ဤသည်ဝေါဟာရများတစ်သင်္ချာဆက်ဆံရေးမျိုး variable တွေကိုပေမယ်မဟုတ်စုံစမ်းကြောင်းကျိုးဆက်စပ်ဆက်ဆံရေးမျိုးကိုရောင်ပြန်ဟပ်။

Regression ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလေ့လာတွေ့ရှိချက်တစ်ခုကျယ်ပြန့်မျိုးစုံ၏ရလဒ်များကို၏အပြောင်းအလဲနဲ့များတွင်အသုံးပြုကြောင်းအသုံးအများဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒီနည်းလမ်းကိုအားဖွငျ့လေ့လာခဲ့ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့်ဇီ function ကိုပြုလုပ်အကောင်အထည်ဖော်နေသည်နှင့်စီးပွားရေးနှင့်အနုပညာပါ။ ဆုတ်ယုတ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမော်ဒယ်သုံးပြီး mass ကိုအခြားဒေသများ။ ကှဲလှဲ၏ analysis စမ်းသပ်ချက်၏ဒီဇိုင်း ကိုအနီးကပ်လေ့လာသင်ယူမှု၏ဤလမ်းနှင့်အတူ multidimensional အလုပျ၏စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။