فضيلت ۾ Regression: لاڳاپا وڌائڻ مثال. سڌر regression

Regression تجزيو - هڪ يا وڌيڪ آزاد variables جي هڪ سميجي جو انحصار ڏيکارڻ لاء هڪ انگن جي مطالعي جو طريقو. سنڌ جي قبل از ڪمپيوٽر جي زماني ۾، ان جي استعمال بدران ڏکيو ٿي ويو آهي، خاص طور تي جڏهن ان جي انگن اکرن جي وڏي مقدار آيو. اڄ، فضيلت ۾ هڪ regression کپن کي ڪيئن سکيا، اوھان کي پيچيده انگن مسئلا صرف چند منٽن ۾ حل ڪري سگهن ٿا. هيٺ اقتصاديات جي خاص مثال آهن.

regression قسمن

اهو تصور رياضي کي متعارف ڪرايو ويو Francis Galton پاران 1886 ع ۾. Regression آهي:

• سڌر؛
• parabolic؛
• بجلي؛
• exponential؛
• hyperbolic؛
• exponential؛
• logarithmic.

مثال 1

سنڌ جي 6 صنعتي enterprises ۾ سراسري طور اجورو جي عملي جي ميمبرن جي resignations جي انگ جو انحصار determining جي مسئلي تي غور ڪيو.

ڪم. ڇهن ڪمپنين جي سراسري وارو پگهار ۽ ملازمن جو منجھ بيزار جي تعداد تجزيي آهن. tabular صورت ۾ اسان کي آهي:

	هڪ	ب	سي
1	ايڪس	resignations جو تعداد	پگهار
2		وائي	30000 روبل
3	1	60	35000 روبل
4	2	35	40000 روبل
5	3	20	45000 روبل
6	4	20	50.000 روبل
7	5	15	55000 روبل
8	6	15	60000 روبل

جي رقم جو انحصار determining جو مسئلو لاء 6 enterprises regression ماڊل لاء سراسري طور پگهار مان ڪارڪنن separations لاڳاپا وڌائڻ وائي جي صورت هڪ ₀ + هڪ ₁ x ₁ + ... + هڪ _ك x _ك، جتي x _مون = ڇڏيو آهي - variables influencing، هڪ _{مون کي} - regression coefficients، ڪ K - عنصر جو تعداد.

ان جي هڪ ملازم، هڪ سهڪاري عنصر باهه ڪڍڻ لاء هڪ اشارو آهي - - جي پگهار، جنهن X. جي denoted آهي هڪ ڏنو ڪم لاء وائي

"فضيلت" اسپريڊ شيٽ جي طاقت Harnessing

فضيلت ۾ Regression تجزيو تعمير ۾ ڪم جي موجود ٽيبل ڊيٽا کي هڪ درخواست جي اڳي ئي ڪيو وڃي ٿو. تنهن هوندي به، انهن مقصدن لاء ان کي هڪ تمام مفيد اشتھاري ۾ "سان مفت ۾ تجزيو" کي استعمال ڪرڻ بهتر آهي. ان کي فعال ڪرڻ لاء، توهان جي ضرورت آهي:

• سان جي ٽيب "عڪس" "جوڙ" ڏانهن وڃڻ؛
• جي دري نظريي ۾، چونڊڻ 'Add-ons'؛
• هن بٽڻ تي ڪلڪ ڪريو "وڃ"، جي لڪير "انتظام" جي تري ۾ حق تي واقع؛
• هڪ چيڪ مارڪ "Analysis ToolPak" کي ايندڙ ڪر ۽ نپوڙيان ٿو "ٺيڪ" جي پنهنجي عمل جي تصديق.

جيڪڏهن درست ٿي چڪو آهي، ته "داتا" ٽئب، ڪم ورق "فضيلت" مٿي تي واقع، جي ساڄي پاسي کي گهربل بٽڻ تي ڏيکاري ٿو.

فضيلت ۾ سڌر Regression

هاڻي توهان econometric حساب لاء تمام ضروري مجازي اوزار هٿ تي آهن ته، اسان کي اسان جي مسئلي کي خطاب ڪرڻ شروع ڪري سگهو ٿا. : هن ڪندا

• بٽڻ کي "انگن اکرن جو تجزيو" تي ڪلڪ ڪيو آهي؛
• جي کليل دري ۾ بٽڻ "regression" تي ڪلڪ ڪريو.
• هڪ ٽئب انهيء وائي (separations ڪارڪنن جي تعداد ۾) ۽ ايڪس (سندن پگهار) جي ڪنهن حد تائين پڙهائڻ لاء ظاهر ٿئي ٿو ته؛
• هن «ٺيڪ» بٽڻ نپوڙيان ٿو طرفان سندن ڪارناما reaffirm.

نتيجي طور، هن پروگرام خودڪار طريقي سان سنڌ جي نئين شيٽ اسپريڊ شيٽ ڊيٽا regression تجزيو ڀريندس. ڌيان ادا! فضيلت ۾، اتي جي جاء آهي ته توهان هن مقصد لاء ترجيح مقرر ڪرڻ جو هڪ موقعو آهي. مثال طور، ان کي ساڳي شيٽ، جتي انهيء وائي ۽ ايڪس، يا اڃا به ڪو نئون ڪتاب، خاص اهڙي ڊيٽا جي رکڻ لاء ٺهيل ٿي سگهي ٿو.

آر-چورس لاء Regression تجزيو نتيجا

هن فضيلت جي انگن اکرن کي سمجهي مثال جي انگن اکرن ۾ حاصل روپ آهن:

سڀ کان اول، اسان کي آر-squared جي اهميت کي ڌيان ڏيڻ گهرجي. اهو عزم جو coefficient جي نمائندگي ڪري. هن مثال ۾، آر-چورس = 0.755 (75،5٪)، ن. ابڙو جي ماڊل جي ڏوهه جي حراست ۾ حراست ۾ 75،5٪ پاران سمجهيو جي وچ ۾ تعلق کي بيان ڪرڻ لاء. سنڌ جي اعلي عزم جي coefficient جو قدر، جو ٿيل ماڊل خاص ڪمن لاء ڏاڍو ڪارائتو ٿي سمجهيو ويندو آهي. اهو صحيح 0،8 مٿي آر-ڪمرن جي قيمت ۾ سنڌ جي حقيقي صورتحال بيان ڪري مڃيو وڃي ٿو. جيڪڏهن آر-چورس <0.5، پوء فضيلت ۾ هڪ regression تجزيو چڱيء ريت سمجهي نه ٿو ڪري سگهجي.

نظر تجزيو

تعداد 64،1428 ڏيکاري ٿو جيڪي، جي وائي جو قدر ٿيندو ته اسان جي ماڊل ۾ سڀ variables اليون ري سيٽ ڪيو ويندو. ٻين لفظن ۾، اها دليل ٿي سگهي ٿو ته هن جي تجزيي سميجي جي اهميت جي مخصوص نموني ۾ بيان ڪيو تن کان سواء ٻين اهڃاڻن جي اثر هيٺ آهي.

ايندڙ عامل -0،16285 سيل B18 ۾ واقع، پر ڪڏھن ڪرڻ جو مطلب اهو آهي ته ماڊل جي اندر ملازمن جي سراسري پگهار -0،16285 جي وزن، دبي مان resignations جي انگ کي متاثر variable ايڪس جي اهم اثر ڏيکاري ٿو. ابڙو تي سڀ ان جي اثر جي وڏا ننڍي. جي سائين "-" ٿي سگهي ٿو ته هن coefficient منفي آهي. اهو پڌرو کان اسان سڀني کي خبر آهي ته معرڪو ۾ وڌيڪ پگهار، جي گهٽ ماڻهن کي روزگار جو معاهدو ختم ڪرڻ جي خواهش جو اظهار ڪيو يا برطرف ڪيو آهي،.

گھڻن regression

هن اصطلاح هيٺ فارم جي ڪيترن ئي آزاد variables سان رابطي لاڳاپا وڌائڻ وهم:

وائي = ف (x ₁ + x ₂ + ... x _ن) + ε، جتي وائي - هڪ مضمون ايڊليڊ (جي منحصر variable) آھي، ۽ x _1، x _2، ... x _ن - نشانيون عنصر (آزاد variables) آهن.

سميجي اندازي مطابق

گھڻن regression (الطاف) جي لاء ان کي هڪ گهٽ squares جو طريقو (LSM) استعمال ڪري پرفارم ڪيو آهي. روپ وائي = هڪ + ب ₁ x _{1 + ... + ب ن x ن +} جي سڌر equations لاء ε عام equations جي نظام جي تعمير (سي. هيٺ)

هن جو طريقو جي ڳالهين کي سمجهڻ لاء، اسان کي ٻه-عامل معاملي تي غور. ان کان پوء اسان کي سنڌ جي صورتحال جو فارمولا ڏيندي بيان ڪيو آهي

انهيء ڪري، اسان کي ملي:

جتي σ -، جو اختيار به مضمون جو اختلاف آهي ته انڊيڪس ۾ ڌيان.

MNC جو لاڳاپا وڌائڻ الطاف standartiziruemom پيماني ڪرڻ لاء قابل اطلاق آهي. هن معاملي ۾، اسان جي لاڳاپا وڌائڻ حاصل ڪري:

جنھن دبي _وائي، دبي _{x 1، ...} دبي _xm - variables جنهن لاء سراسري انهيء 0 آھن standartiziruemye؛ β _آء - standardized regression coefficients ۽ معياري انحرافي - 1.

مهرباني ڪري نوٽ ڪريو ته سڀ β _{مون کي} هن معاملي ۾، جي normalized ۽ tsentraliziruemye طور بيان ڪيو ويو آهي تنهن ڪري صحيح سمجهي ۽ قبول جي وچ ۾ هڪ مقابلو. ان کان سواء، ان کي، عنصر جي screening ٻاهر آڻڻ جي جن آهي ته βi جي زير انهيء discarding قبول ڪئي آهي.

سڌر regression لاڳاپا وڌائڻ استعمال ڪرڻ سان اهو مسئلو

ڀلا توهان جي آخري 8 مهينن جي لاء هڪ خاص پيداوار (ن) جي قيمت جي Dynamics جي ميز آهي. اهو ڇا 1850 ع روبل جي قيمت تي پنهنجي پارٽي جي حصول جو فيصلو ڪرڻ لاء ضروري آهي. / T.

	هڪ	ب	سي
1	هن مهيني	هن مهيني جو نالو	قيمت ن
2	1	جنوري	رنسون ٺاهي في 1750 روبل
3	2	فيبروري	رنسون ٺاهي في 1755 روبل
4	3	مارچ	رنسون ٺاهي في 1767 روبل
5	4	اپريل	رنسون ٺاهي في 1760 روبل
6	5	مئي	رنسون ٺاهي في سن 1770 ع روبل
7	6	جون	رنسون ٺاهي في 1790 ع روبل
8	7	جولاء	رنسون ٺاهي في 1810 ع روبل
9	8	آگسٽ	رنسون ٺاهي في 1840 روبل

جي tabular پروسيسر ۾ هن مسئلي کي حل ڪرڻ لاء "فضيلت" اڳ ۾ ئي لاء مثال اوزار "انگن اکرن جو تجزيو" جي مٿان پيش معلوم کي استعمال ڪرڻ جي ضرورت هوندي. اڳيون، "Regression" جي حصي ۽ سيٽ جي حراست ۾ چونڊيو. اسان کي ياد رکڻ گهرجي ته هن ۾ داخل ٿيل interval ايڪس »" داخل ٿيل حد وائي »ئي منحصر variable (سال جي خاص مهينن ۾ ئي سامان جي هن معاملي ۾ ان جي قيمت) جي ۽ سنڌ ۾ انهيء جي هڪ حد تائين رائج ڪيو وڃي" - هڪ آزاد لاء (جي مهيني ۾). اسان «ٺيڪ» ڪلڪ ڪري عمل جي تصديق. هڪ نئين worksheet (جيڪڏھن ائين ظاهر) ۾، اسان جي regression لاء ڊيٽا وٺندي.

اسان جي روپ وائي = ڪهاڙي + B جي سڌر لاڳاپا وڌائڻ، جتي طور حراست ۾ هڪ ۽ ب جي مهيني ۽ coefficients جي نالي جي لڪير نمبر ۽ «واي-چونڪ" جي regression تجزيي جي نتيجن سان چادر جي لڪير کان coefficients آھن انھن تي اڏاوت آهن. اهڙيء طرح، جو سڌر regression لاڳاپا وڌائڻ (EQ) 3 جو مسئلو لاء جيئن لکيل ڪري سگهجي ٿو:

مال جي قيمت ن = 11،714 * 1727.54 مهيني جو تعداد +.

يا algebraic notation ۾

وائي = 11.714 x + 1727،54

نتيجن جي ڇنڊڇاڻ

ت ملي مناسب طرح سان ٿي سڌر regression جي گھڻن باهمي coefficients (کنن) ۽ عزم سان گڏو گڏ امتحان ۽ Fisher جي ٽي ٽيسٽ جو استعمال لاڳاپا وڌائڻ جو فيصلو ڪيو. نتيجا اهي نالا کان وڌيڪ آر، آر-مربع، ف-ٽي-انگ اکر ۽ انگ اکر، جي حوالي هيٺ ڪم سان ميز "فضيلت" regression ۾.

ڪيشن آر آزاد ۽ منحصر variables جي وچ ۾ ايترو قرب probabilistic تعلق اندازي ڪرڻ بڻائي ٿو. ان جي اعلي قدر جو variable جي وچ ۾ هڪ مضبوط ڪافي سلسلو "جي مهيني جو تعداد" ۽ اشارو "1 رنسون ٺاهي في روبل ۾ ن شئ جو ملهه." تنهن هوندي به هن تعلقي جي فطرت نامعلوم آهي.

عزم آر ² (RI) جي coefficient جي ڪمرن جي ڪل اڏائڻ جي عملن جي انگن جي خصلت آهي ۽ تجرباتي ڊيٽا رکجي، i.e. جي هڪ اڏائڻ ڏيکاري ٿو، جي منحصر variable هڪ سڌر regression لاڳاپا وڌائڻ ۾ اسي جي انهيء. هن مسئلي ۾، هن جو قدر جي درستگي جي هڪ اعلي سند حاصل سان 84،8٪، ايم پي آهي. ابڙو سنڌ بيان آهن SD.

ف-انگ اکر، به سڌر انحصار يا disproving hypothesis ان جي وجود کي سچو ڪندڙ جي اهميت جو تعين ڪرڻ لاء استعمال Fisher سنڌو وجھندڙ طور سڃاتو وڃي.

ٽي statistic (شاگردن جي دبي امتحان) جو قدر ڪنهن آزاد نامعلوم سڌر انحصار ميمبر تي coefficient جي اهميت ويجهڙائيء ۾ مدد ڪري ٿي. ٽي ٽيسٽ> دبي _cr جو قدر _ته، آزاد مدت جي هڪ سڌر لاڳاپا وڌائڻ insignificance جي hypothesis رد آهي.

آلات "فضيلت" جي ذريعي هڪ آزاد مدت تائين هن مسئلي ۾ ان جي ته دبي = 169،20903، ۽ ص = 2،89E-12، دبي مليو هو. ابڙو هڪ ٻڙي ممڪن آهي ته وفا جي آزاد مدت جي insignificance جي hypothesis رد ڪيو ويندو آهي. دبي = 5،79405، ۽ ص = 0،001158 تي نامعلوم coefficient لاء. ٻين لفظن ۾، ته ممڪن آهي ته هڪ بي قدري صحيح hypothesis جي نامعلوم لاء coefficient جي insignificance ڪندو، 0،12٪ آهي.

اهڙيء طرح، اهو ته حاصل سڌر regression لاڳاپا وڌائڻ مناسب طرح سان ٿي دليل ٿي سگهي ٿو.

بجار خرید جي advisability جو مسئلو

گھڻن regression هڪ ئي "انگن اکرن جو تجزيو" اوزار استعمال ڪرڻ فضيلت ۾ پرفارم ڪيو هو. سنڌ جي مخصوص درخواست تي غور ڪيو وڃي.

سڌو ڪوٺيء «اي» فيصلو هجڻ ضروري آهي JSC «MMM» جي شيئر جي 20٪ خريد ڪرڻ لاء ڇا. پئڪيج جي قيمت (ايس پي) 70 ملين آمريڪي ڊالر آهي. «اي» جي ماهرن اهڙي ڏيتي ليتي تي ڊيٽا کي گڏ ڪري. ان کي، جيئن جيئن اصولن تي شيئر جي قيمت جو تعين ڪرڻ جو فيصلو ڪيو ويو، آمريڪا ۾ ڊالر جي لکن ۾ اظهار ڪيو:

• payables (VK)؛
• سالياني turnover مقدار (VO)؛
• receivables (VD)؛
• مقرر اثاثن (SOF) جي اهميت.

ان کان سواء، آمريڪي ڊالر جي هزارين ۾ (V3 يو) enterprises جو اجورو debts استعمال.

اهو فيصلو ميز پروسيسر فضيلت جو مطلب

پهرين توهان ان پٽ جي انگن اکرن جي هڪ ميز پيدا ڪرڻ جي ضرورت آهي. اهو ڏنل آهي:

اڳيون:

• سڏ خاني "انگن اکرن جو تجزيو"؛
• منتخب "Regression" سيڪشن؛
• جي دري "داخل ٿيل interval وائي» ڪالمن گ کان انتظام جي حد تائين منحصر variable انهيء؛
• جي دري "داخل ٿيل interval ايڪس» ۽ ڪالمن ب، ج، د جو سڀ انهيء جو هڪ ورق حد تي اڪيلائيء جي حق کي هڪ ڳاڙهي تير سان ايڪن تي ڪلڪ ڪريو، ايف

نشان جي پوائنٽ "نئون worksheet" ۽ ڪلڪ ڪريو "ٺيڪ آهي".

هن ڪم لاء هڪ regression تجزيو حاصل ڪريو.

هن مطالعي جا نتيجا ۽ conclusions

"گڏ" جي چادر ميز فضيلت وارو regression لاڳاپا وڌائڻ تي مٿان پيش جي انگن اکرن کان rounded:

SD = 0،103 * SOF + 0،541 * VO - 0.031 * VK + 0،405 * VD + 0،691 * VZP - 265.844.

هن وڌيڪ ويچارا رياضياتي صورت ۾ ان کي جيئن جو لکيل ڪري سگهجي ٿو:

وائي = 0.103 * x1 + 0،541 * x2 - 0.031 * x3 + 0،405 * x4 + 0،691 * x5 - 265.844

: لاء «MMM» JSC هيٺ ٽيبل ۾ پيش ڊيٽا

SOF، ناشر	VO، ناشر	VK، ناشر	VD، ناشر	VZP، ناشر	JV، ناشر
102،5	535،5	45،2	41.5	21،55	64،72

انھن جي regression لاڳاپا وڌائڻ ۾ Substituting، 64،72 ملين آمريڪي ڊالر جي شڪل ورتي. هن جو مطلب آهي ته JSC «MMM» جي شيئر خريد نه ڪرڻ گهرجي، ڇاڪاڻ ته انهن جي قيمت 70 لک آمريڪي ڊالر تي ڪافي overpriced آهي.

توهان ڏسي سگهو ٿا ته جيئن، اسپريڊ شيٽ جي استعمال "فضيلت" ۽ regression لاڳاپا وڌائڻ جي advisability ڪافي مخصوص برو جي حوالي سان هڪ ڄاڻ جو فيصلو ڪرڻ جي اجازت ڏني.

هاڻي توهان کي جيڪي هڪ regression ڄاڻندا آھن. فضيلت کي مثال، مٿي ڏي وٺ ڪئي، econometrics جي عملي مسئلا حل ثي رهيو ۾ اوھان کي مدد ڏيندو.