App Multiple Linear Regression

ivan gabrovski

এতে বিজ্ঞাপন রয়েছে

এই অ্যাপ সম্পর্কে

একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন হল একটি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি যা একটি নির্ভরশীল চলক এবং দুটি বা ততোধিক স্বাধীন চলকের মধ্যে সম্পর্ক মডেল করার জন্য ব্যবহৃত হয়, যা পর্যবেক্ষণকৃত তথ্যের সাথে একটি রৈখিক সমীকরণ স্থাপন করে। একাধিক রৈখিক রিগ্রেশন ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে একাধিক ভবিষ্যদ্বাণীকারী একই সাথে একটি ফলাফল ভেরিয়েবলকে প্রভাবিত করে।

একাধিক রৈখিক রিগ্রেশনের প্রধান উপাদান:

- নির্ভরশীল চলক (Y): এটি হল সেই চলক যা আমরা ভবিষ্যদ্বাণী করতে চাই। এটিকে প্রায়শই "লক্ষ্য চলক" বা "প্রতিক্রিয়া"ও বলা হয়।

- স্বাধীন চলক (X1, X2, ..., Xn): এই চলকগুলি আমরা নির্ভরশীল চলক ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করি। এগুলিকে প্রায়শই "ভবিষ্যদ্বাণীকারী" বা "ব্যাখ্যামূলক চলক"ও বলা হয়।

- রিগ্রেশন মডেল: একাধিক রৈখিক রিগ্রেশনের সমীকরণের নিম্নলিখিত রূপ রয়েছে:

Y = beta_0 + beta_01* X1 + beta_2*X2 + ... + beta_n* Xn
যেখানে:

Y হল নির্ভরশীল চলক। X1, X2, ..., Xn হল স্বাধীন চলক।

beta_0 হল ধ্রুবক (ইন্টারসেপ্ট)। beta_1,beta_2, ..., beta_n হল রিগ্রেশন সহগ যা নির্ভরশীল চলকের উপর সংশ্লিষ্ট স্বাধীন চলকের প্রভাব নির্দেশ করে।

প্রয়োগ: - অর্থনীতি (আয় পূর্বাভাস); - স্বাস্থ্যসেবা (ঝুঁকি ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ); - প্রকৌশল; - সামাজিক বিজ্ঞান; - ব্যবসায়িক পূর্বাভাস।

উদাহরণ: - বাড়ির আকার; - শয়নকক্ষের সংখ্যা; - বাড়ির বয়সের উপর ভিত্তি করে বাড়ির দাম পূর্বাভাস দেওয়া
অ্যাপে প্রতিটি বস্তু Object_k( object_1, object_2 ... object_m) স্বাধীন চলক (Xki – বৈশিষ্ট্য, i = 1...n) এবং একটি নির্ভরশীল চলক (Yk -target) দ্বারা বর্ণনা করা হয়েছে। সহগের সর্বোত্তম মান গণনা করার জন্য সাধারণ সর্বনিম্ন বর্গ (OLS) এর মতো একটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় (beta_0, beta_1, beta_2, ..., beta_n)। লক্ষ্য মান গণনা করা হয়:
Y = beta_0 + beta_01* P1 + beta_2 *P2 + ... + beta_n* Pn
যেখানে: P1, P2...Pn লক্ষ্যের ভবিষ্যদ্বাণীকারী।
ডাটাবেস (DB) টাইপ SQLite-এ একাধিক রিগ্রেশন মডেলের জন্য অ্যাপ্লিকেশন সংরক্ষণের ডেটা AppMultipleLinearRegression.db নামে পরিচিত। রিগ্রেশন মডেলগুলি নাম অনুসারে আলাদা করা হয়।
অ্যাপ্লিকেশনের স্টার্টআপ স্ক্রিন (App Multiple Linear Regression Solver) রিগ্রেশন মডেলের নমুনার একটি তালিকা (স্পিনার তালিকায়) এবং রিগ্রেশন মডেলের নমুনা তৈরি (নতুন নমুনা), লোড (লোড), সংরক্ষণ (সংরক্ষণ), সংরক্ষণ (সংরক্ষণ), সংরক্ষণ (সংরক্ষণ হিসাবে), গণনা (গণনা) এবং মুছে ফেলা (মুছে ফেলা) ফাংশনগুলি সক্ষম করার জন্য বোতামগুলি প্রদর্শন করে। প্রধান স্ক্রিন থেকে, মেনু উপাদানগুলির মাধ্যমে, আপনি ভাষা নির্বাচন, ডাটাবেস সংরক্ষণ এবং অনুলিপি করা, নমুনা ডেটা সহ ডাটাবেস শুরু করা এবং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সহায়তা, সেটিংস এবং লেখকদের দ্বারা সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনের বিবরণ সহ ওয়েবসাইটের লিঙ্কের মতো সহায়ক ফাংশনগুলিও অ্যাক্সেস করতে পারেন।
(নতুন নমুনা) তৈরির ফাংশনগুলির মধ্যে রয়েছে ম্যাট্রিক্সের আকার ইনপুট করার জন্য ডায়ালগ যেখানে নতুন নমুনার ডেটা প্রবেশ করানো হয় – সারি সংখ্যা (পূর্বাভাসিত ডেটার জন্য সারি অন্তর্ভুক্ত সংখ্যা P1, P2...Pn– শেষ সারি) এবং কলামের সংখ্যা (নির্ভরশীল ডেটার জন্য কলাম অন্তর্ভুক্ত সংখ্যা Y1, Y2,...Yk– শেষ কলাম)। তারপর প্রাসঙ্গিক ডেটা প্রবেশের জন্য টেবিল তৈরি করা হয়। পপুলেটেড টেবিলটি সংরক্ষিত হওয়ার আগে নামকরণ করা আবশ্যক। ফাংশন লোড করুন টেবিল পরিষ্কার করুন।
স্পিনার তালিকা থেকে নির্বাচিত দ্বারা পুরানো সংরক্ষিত টেবিলটি প্রদর্শিত হতে পারে। দেখানো টেবিলটি গণনা করা যেতে পারে এবং সমাধান ডায়ালগ অ্যাপ ফলাফলে প্রদর্শিত হয়। AppMultipleLinearRegressionSolver.txt ফাইলে এই ডায়ালগ থেকে প্রিন্ট ফাংশনটি কার্যকর করা যেতে পারে। প্রিন্ট অন্তর্ভুক্ত কার্যকলাপটি Db/Save ফাইল দ্বারা নির্বাচিত ফোল্ডার যেখানে ফাইলটি সংরক্ষণ করতে হবে। ফোল্ডার নির্বাচন করার পরে সংরক্ষণের জন্য বোতাম প্রদর্শিত হয়। একই কার্যকলাপ থেকে নির্বাচিত ফাইলের বিষয়বস্তু দেখানো যেতে পারে, ফাইল বা ফোল্ডারের নাম পরিবর্তন করতে, নতুন ফোল্ডার তৈরি করতে এবং নির্বাচিত ফাইল মুছে ফেলার জন্য।
মাল্টিপল লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি শক্তিশালী ডেটা বিশ্লেষণ টুল, তবে এটি সতর্কতার সাথে এবং এর সীমাবদ্ধতা বোঝার সাথে ব্যবহার করা উচিত।
অসুবিধা: বহু-সমরেখার প্রতি সংবেদনশীল (স্বাধীন চলকের মধ্যে শক্তিশালী পারস্পরিক সম্পর্ক)। সর্বদা অ-রৈখিক সম্পর্ক ধারণ করে না। সতর্কতার সাথে যাচাইকরণ এবং অনুমান পরীক্ষা করা প্রয়োজন।