সঠিক রৈখিক প্রতিক্রিয়া মডেল নির্বাচন করা কঠিন হতে পারে। শুধুমাত্র একটি নমুনা সঙ্গে এটি মডেল করার চেষ্টা করে এটি কোন সহজ না। এই পোস্টে, আমরা মডেলগুলি, জটিলতার মুখোমুখি হওয়ার জন্য কিছু সাধারণ পরিসংখ্যান পদ্ধতি পর্যালোচনা করব এবং সেরা প্রতিক্রিয়া মডেল নির্বাচন করার জন্য কিছু বাস্তব পরামর্শ সরবরাহ করব।
এটি যখন শুরু হয় তখন একজন গবেষক গণিতিকভাবে কিছু ভবিষ্যদ্বাণী এবং প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীলের মধ্যে সম্পর্ককে বর্ণনা করতে চায় । গবেষণামূলক তদন্ত দলটি সাধারণত বিভিন্ন ভেরিয়েবলকে পরিমাপ করে তবে মডেলের মধ্যে কেবলমাত্র কিছুটা অন্তর্ভুক্ত করে। বিশ্লেষকরা যে সম্পর্কিত পরিবর্তনগুলি বাদ দেওয়ার চেষ্টা করে এবং সত্যিকারের সম্পর্কের সাথে শুধুমাত্র তাদের অন্তর্ভুক্ত করে। পথ বরাবর, বিশ্লেষক অনেক সম্ভাব্য মডেল বিবেচনা।
তারা একটি গোল্ডিলকস ভারসাম্য অর্জনের চেষ্টা করে যা তাদের পূর্বাভাসের সংখ্যা সহ অন্তর্ভুক্ত।
- খুব কম : একটি underspecified মডেল পক্ষপাতমূলক অনুমান উত্পাদন করতে থাকে।
- অত্যধিক : একটি overspecified মডেল কম সুনির্দিষ্ট অনুমান আছে।
- ঠিক আছে : সঠিক পদ সহ একটি মডেল কোন পক্ষপাত এবং সবচেয়ে সুনির্দিষ্ট অনুমান আছে।
গুণমান প্রশিক্ষক মধ্যে যে কোন সময়, অ্যানিমেটেড পাঠ, ক্যুইজ এবং হাত-উপর ব্যায়াম সঙ্গে মাস্টার পরিসংখ্যান ।ই-লার্নিং কোর্স রূপরেখা দেখুন
সেরা রিগ্রেশন মডেল খোঁজার জন্য পরিসংখ্যান পদ্ধতি
একটি ভাল প্রতিক্রিয়া মডেলের জন্য, আপনি ভেরিয়েবলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে চান যা আপনি বিশেষভাবে অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির সাথে পরীক্ষা করছেন যা পক্ষপাতযুক্ত ফলাফল এড়ানোর জন্য প্রতিক্রিয়া প্রভাবিত করে। মিনিট্যাব স্ট্যাটিস্টিক্যাল সফটওয়্যার পরিসংখ্যানগত পদক্ষেপ এবং পদ্ধতিগুলি দেয় যা আপনাকে আপনার প্রতিক্রিয়া মডেল উল্লেখ করতে সহায়তা করে।
সামঞ্জস্যপূর্ণ R-squared এবং পূর্বাভাসযুক্ত R-squared : সাধারণত, আপনি এমন মডেলগুলি নির্বাচন করেন যা উচ্চতর সমন্বয়যুক্ত এবং পূর্বাভাসযুক্ত R-squared মানগুলি। এই পরিসংখ্যানগুলি যখনআপনি পূর্বাভাস যোগ করেন তখন প্রত্যেকটি নিয়মিত R-squared -it বৃদ্ধিসঙ্গে একটি কী সমস্যা এড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়এবং একটি অতিরিক্ত জটিল মডেল উল্লেখ করার জন্য আপনাকে কাজে লাগাতে পারে।
- সামঞ্জস্যপূর্ণ R স্কয়ার্ড শুধুমাত্র তখন বৃদ্ধি পায় যখন নতুন শব্দটি মডেল দ্বারা উন্নত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি করে এবং এটি নিম্ন মানের পূর্বাভাসকারীদের সাথেও হ্রাস পেতে পারে।
- পূর্বাভাস R-squared ক্রস-বৈধতার একটি ফর্ম এবং এটি হ্রাসও করতে পারে। ক্রস-বৈধতা আপনার ডেটা বিভাজন করে আপনার মডেলটি অন্যান্য ডেটা সেটিকে কতটা ভাল করে তা নির্ধারণ করে।
ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের জন্য P- মান : প্রত্যুত্তরে, কম পি-মান পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য পদ নির্দেশ করে। "মডেলটি হ্রাস করা" মডেলের সকল প্রার্থী পূর্বাভাসকারীদের অন্তর্ভুক্ত করার অভ্যাসকে নির্দেশ করে এবং তারপরে কেবলমাত্র গুরুত্বপূর্ণ ভবিষ্যদ্বাণীকারীর সাথে বাকি থাকা না হওয়া পর্যন্ত সিস্টেমটি সর্বোচ্চ পি-মান একের পর একটিকে সরিয়ে ফেলবে।
ধাপে ধাপে ধাপ এবং সেরা উপসাগরীয় প্রতিক্রিয়া : এটি দুটি স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি যা মডেল বিল্ডিংয়ের অনুসন্ধানমূলক পর্যায়ে দরকারী পূর্বাভাস সনাক্ত করতে পারে। সেরা সাবসেট রিগ্রেশনের সাথে, মিনিট্যাব মাল্লোস সিপি সরবরাহ করে, যা একটি পরিসংখ্যান বিশেষভাবে আপনাকে নির্ভুলতা এবং পক্ষপাতের মধ্যে বাণিজ্য পরিচালনা পরিচালনা করতে পরিকল্পিত করে।
সম্পর্কিত ব্লগ: আমাদের প্রতিক্রিয়া টিউটোরিয়ালের সাথে সাথে আপনাকে সাহায্য করার জন্য এমনকি আরো বিশেষজ্ঞ সংস্থানগুলি পান ।
রিয়েল ওয়ার্ল্ড জটিলতা
ভাল, আমাদের সেরা মডেল চয়ন করতে সাহায্য করার জন্য বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি রয়েছে। দুর্ভাগ্যবশত, সম্ভাব্য জটিলতার একটি সংখ্যা আছে। চিন্তা করবেন না, আমরা কিছু বাস্তব পরামর্শ প্রদান করব!
- সেরা মডেলটি শুধুমাত্র গবেষণা দ্বারা পরিমাপ ভেরিয়েবল হিসাবে ভাল হতে পারে। আপনি বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত ভেরিয়েবলের ফলাফলগুলি উল্লেখযোগ্য ভেরিয়েবলগুলির দ্বারা পক্ষপাতযুক্ত হতে পারে যা আপনি অন্তর্ভুক্ত করেন না। বাদ দেওয়া পরিবর্তনশীল পক্ষপাত একটি উদাহরণ সম্পর্কে পড়ুন ।
- আপনার নমুনা সুযোগ দ্বারা বা তথ্য সংগ্রহ পদ্ধতি দ্বারা, অস্বাভাবিক হতে পারে। নমুনা সঙ্গে কাজ করার সময় মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক খেলা অংশ।
- পি-মানগুলি মডেলের নির্দিষ্ট শর্তগুলির উপর ভিত্তি করে পরিবর্তন করতে পারে। বিশেষ করে, multicollinearity তাত্পর্য এসএপি এবং এটি কঠিন প্রতিটি predictor ভূমিকা নির্ধারণ করতে পারেন।
- আপনি যথেষ্ট মডেল মূল্যায়ন করেন, তাহলে আপনি হবে যে উল্লেখযোগ্য বলে মনে কিন্তু শুধুমাত্র সুযোগ দ্বারা সম্পর্কিত হয় ভেরিয়েবল পাবেন। ডেটা মাইনিং এই ফর্ম এলোমেলো তথ্য উল্লেখযোগ্য উপস্থিত করতে পারেন । একটি কম পূর্বাভাস R-squared এই সমস্যাটি পরীক্ষা করার জন্য একটি ভাল উপায়।
- P- মান, পূর্বাভাস এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ R-squared, এবং মালোজ সিপি বিভিন্ন মডেলের প্রস্তাব করতে পারে।
- ধাপে ধাপে প্রতিক্রিয়া এবং সেরা উপসাগরীয় প্রতিক্রিয়া দুর্দান্ত সরঞ্জাম এবং আপনি সঠিক মডেলের কাছাকাছি পেতে পারেন। যাইহোক, গবেষণায় পাওয়া গেছে যে তারা সাধারণত সঠিক মডেলটি বাছাই করে না ।
সেরা রিগ্রেশন মডেল খোঁজার জন্য সুপারিশ
সঠিক প্রতিক্রিয়া মডেল নির্বাচন করা এটি একটি শিল্প হিসাবে অনেক বিজ্ঞান। পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি আপনাকে সঠিক দিক নির্দেশ করতে সহায়তা করতে পারে তবে অবশেষে আপনাকে অন্য বিবেচনার সাথে জড়িত করতে হবে।
তত্ত্ব
অন্যরা কী করেছে তা গবেষণা করুন এবং আপনার মডেলটি নির্মাণে সেই ফলাফলগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন। প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ শুরু করার আগে, গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তনগুলি তাদের সম্পর্ক, গুণগত লক্ষণ এবং প্রভাব পরিমাপের সাথে কী কী আছে তার একটি ধারণা বিকাশ করুন। অন্যদের ফলাফলের উপর বিল্ডিংয়ের জন্য সঠিক ডেটা সংগ্রহ করা এবং ডেটা মাইনিংয়ের প্রয়োজন ছাড়া সেরা প্রতিক্রিয়া মডেলটি নির্দিষ্ট করা সহজ করে তোলে।
তাত্ত্বিক বিবেচনার ভিত্তিতে পরিসংখ্যানগত পরিমাপের উপর ভিত্তি করে বাতিল করা উচিত নয়। আপনি আপনার মডেল মাপসই করার পরে, এটা তত্ত্ব সঙ্গে aligns কিনা নির্ধারণ করুন এবং সম্ভবত সমন্বয় করা। উদাহরণস্বরূপ, তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে, আপনার প-মান উল্লেখযোগ্য না হলেও আপনি মডেলের পূর্বাভাস অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন। যদি কোনও সংকেত চিহ্ন তত্ত্বের বিপরীতে হয়, তদন্ত করুন এবং আপনার মডেলটি পরিবর্তন করুন বা অসঙ্গতি ব্যাখ্যা করুন।
জটিলতা
আপনি জটিল জটিল সমস্যার জটিল মডেলের প্রয়োজন মনে করতে পারেন, কিন্তু অনেক গবেষণা দেখায় যে সহজ মডেল সাধারণত আরো সুনির্দিষ্ট পূর্বাভাস উত্পাদন করে । একই ব্যাখ্যামূলক ক্ষমতা সহ বিভিন্ন মডেল দেওয়া, সর্বাধিক সবচেয়ে ভাল পছন্দ হতে পারে। সহজ শুরু করুন, এবং শুধুমাত্র মডেল প্রয়োজন হিসাবে আরো জটিল করা। আপনি আপনার মডেলটিকে আরো জটিল করে তুলবেন, বিশেষত আপনার ডেটাসেটে মডেলটিকে সেলাই করা আরো বেশি সম্ভবত, এবং সাধারণীকরণের ভুক্তভোগী।
যাচাই জটিলতা আসলে সংকীর্ণ ভবিষ্যদ্বাণী অন্তর উত্পাদন করে যাচাই করুন । ভবিষ্যদ্বাণী করা R-squared পরীক্ষা করুন এবং নিঃসন্দেহে একটি উচ্চ নিয়মিত R-squared অনুসরণ করবেন না!
অবশিষ্ট প্লট
আপনি মডেল মূল্যায়ন হিসাবে, অবশিষ্ট প্লট চেক করুন কারণ তারা আপনাকে অপর্যাপ্ত মডেলগুলি এড়াতে এবং ভাল ফলাফলের জন্য আপনার মডেলটি সামঞ্জস্য করতে সহায়তা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্ননির্ধারিত মডেলগুলিতে পক্ষপাত অবশিষ্টাংশের মডেল হিসাবে দেখা যেতে পারে, যেমন বক্রতা মডেলের প্রয়োজন । র্যান্ডম অবশিষ্টাংশ তৈরি করে এমন সবচেয়ে সহজ মডেলটি অপেক্ষাকৃত সুনির্দিষ্ট এবং নিরপেক্ষ মডেল হওয়ার জন্য একটি ভাল প্রার্থী।
শেষ পর্যন্ত কোন একক পরিমাপ আপনাকে কোন মডেলটি সর্বোত্তম বলে জানাতে পারে। পরিসংখ্যান পদ্ধতি অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়া বা বিষয় এলাকা বুঝতে না। আপনার জ্ঞান প্রক্রিয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ!
0 comments:
Post a Comment