App Multiple Linear Regression

ivan gabrovski

જાહેરાતો ધરાવે છે

આ ઍપનું વર્ણન

મલ્ટીપલ રેખીય રીગ્રેશન એ એક આંકડાકીય પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ એક આશ્રિત ચલ અને બે અથવા વધુ સ્વતંત્ર ચલો વચ્ચેના સંબંધને મોડેલ કરવા માટે થાય છે, જે અવલોકન કરેલા ડેટામાં રેખીય સમીકરણ ફિટ કરે છે. મલ્ટીપલ રેખીય રીગ્રેશન સમજાવે છે કે કેવી રીતે અનેક આગાહી કરનારાઓ એક સાથે પરિણામ ચલને અસર કરે છે.
મલ્ટીપલ રેખીય રીગ્રેશનના મુખ્ય ઘટકો:
- આશ્રિત ચલ (Y): આ તે ચલ છે જેનો આપણે આગાહી કરવા માંગીએ છીએ. તેને ઘણીવાર "લક્ષ્ય ચલ" અથવા "પ્રતિભાવ" પણ કહેવામાં આવે છે.
- સ્વતંત્ર ચલો (X1, X2, ..., Xn): આ તે ચલ છે જેનો ઉપયોગ આપણે આશ્રિત ચલની આગાહી કરવા માટે કરીએ છીએ. તેમને ઘણીવાર "પૂર્વાનુમાન" અથવા "સ્પષ્ટીકરણ ચલો" પણ કહેવામાં આવે છે.
- રીગ્રેશન મોડેલ: મલ્ટીપલ રેખીય રીગ્રેશનનું સમીકરણ નીચે મુજબનું સ્વરૂપ ધરાવે છે:
Y = beta_0 + beta_01* X1 + beta_2*X2 + ... + beta_n* Xn
જ્યાં:
Y એ આશ્રિત ચલ છે. X1, X2, ..., Xn એ સ્વતંત્ર ચલો છે.
beta_0 એ સ્થિરાંક (અંતઃખંડ) છે. beta_1,beta_2, ..., beta_n એ રીગ્રેશન ગુણાંક છે જે આશ્રિત ચલ પર અનુરૂપ સ્વતંત્ર ચલોના પ્રભાવને દર્શાવે છે.

એપ્લિકેશનો: - અર્થશાસ્ત્ર (આવકની આગાહી); - આરોગ્યસંભાળ (જોખમ પરિબળ વિશ્લેષણ); -એન્જિનિયરિંગ; - સામાજિક વિજ્ઞાન; -વ્યવસાય આગાહી.

ઉદાહરણ: -ઘરનું કદ; -શયનખંડની સંખ્યા; -ઘરની ઉંમર
એપમાં દરેક ઑબ્જેક્ટ Object_k( object_1, object_2 ... object_m) ને સ્વતંત્ર ચલો (Xki - સુવિધાઓ, i = 1...n) અને એક આશ્રિત ચલ (Yk -ટાર્ગેટ) દ્વારા વર્ણવવામાં આવે છે. ગુણાંક (beta_0, beta_1, beta_2, ..., beta_n) ના શ્રેષ્ઠ મૂલ્યોની ગણતરી કરવા માટે સામાન્ય લઘુત્તમ ચોરસ (OLS) જેવી પદ્ધતિનો ઉપયોગ થાય છે. લક્ષ્ય મૂલ્યની ગણતરી આના દ્વારા કરવામાં આવે છે:
Y = beta_0 + beta_01* P1 + beta_2 *P2 + ... + beta_n* Pn
જ્યાં: P1, P2...Pn લક્ષ્યના અનુમાનકર્તા છે.
ડેટાબેઝ (DB) પ્રકારના SQLite માં બહુવિધ રીગ્રેશન મોડેલો માટે એપ્લિકેશન સેવ ડેટા AppMultipleLinearRegression.db નામ આપવામાં આવ્યું છે. રીગ્રેશન મોડેલો નામ દ્વારા અલગ પડે છે.
એપ્લિકેશન (App Multiple Linear Regression Solver) ની સ્ટાર્ટઅપ સ્ક્રીન રીગ્રેશન મોડેલોના નમૂનાઓની યાદી (સ્પિનર ​​સૂચિમાં) અને રીગ્રેશન મોડેલોના નમૂનાઓ બનાવવા (નવું નમૂના), લોડ (લોડ), સેવ (સેવ), સેવ એઝ (સેવ એઝ), ગણતરી (ગણતરી) અને કાઢી નાખવા (કાઢી નાખવા) માટે ફંક્શન્સને સક્ષમ કરવા માટેના બટનો દર્શાવે છે. મુખ્ય સ્ક્રીનમાંથી, મેનુ તત્વો દ્વારા, તમે ભાષા પસંદગી, ડેટાબેઝ સાચવવા અને નકલ કરવા, નમૂના ડેટા સાથે ડેટાબેઝ શરૂ કરવા અને સહાયક કાર્યો જેમ કે એપ્લિકેશન માટે મદદ, સેટિંગ્સ અને લેખકો દ્વારા બધી એપ્લિકેશનોના વર્ણન સાથે વેબસાઇટની લિંક જેવા કાર્યોને પણ ઍક્સેસ કરી શકો છો.
(નવું નમૂનો) બનાવવા માટેના કાર્યોમાં મેટ્રિક્સનું કદ દાખલ કરવા માટે સંવાદનો સમાવેશ થાય છે જ્યાં નવા નમૂનાનો ડેટા દાખલ કરવામાં આવે છે - પંક્તિઓની સંખ્યા (અનુમાનિત ડેટા માટે પંક્તિ શામેલ છે P1, P2...Pn– છેલ્લી પંક્તિ) અને કૉલમની સંખ્યા (આશ્રિત ડેટા માટે કૉલમ શામેલ છે Y1, Y2,...Yk– છેલ્લી કૉલમ). પછી સંબંધિત ડેટા દાખલ કરવા માટે કોષ્ટક જનરેટ કરવામાં આવે છે. ભરેલા કોષ્ટકનું નામ સાચવવામાં આવે તે પહેલાં રાખવું આવશ્યક છે. ફંક્શન લોડ કરો ટેબલ સાફ કરો.
જૂનું સાચવેલું કોષ્ટક સ્પિનર ​​સૂચિમાંથી પસંદ કરીને દેખાઈ શકે છે. બતાવતું કોષ્ટક ગણતરી કરી શકાય છે અને ઉકેલ ડાયલોગ એપ્લિકેશન પરિણામોમાં દેખાય છે. ફંક્શન પ્રિન્ટ આ સંવાદમાંથી ફાઇલ AppMultipleLinearRegressionSolver.txt માં એક્ઝિક્યુટ કરી શકાય છે. પ્રિન્ટ શામેલ પ્રવૃત્તિ Db/સેવ ફાઇલ દ્વારા પસંદ કરેલ ફોલ્ડર છે જ્યાં ફાઇલ સાચવવી છે. ફોલ્ડર પસંદ કર્યા પછી સેવ માટે બટન દેખાય છે. તે જ પ્રવૃત્તિમાંથી પસંદ કરેલી ફાઇલની સામગ્રી, ફાઇલ અથવા ફોલ્ડરનું નામ બદલવા, નવું ફોલ્ડર બનાવવા અને પસંદ કરેલી ફાઇલને કાઢી નાખવા માટે બતાવી શકાય છે.
મલ્ટીપલ રેખીય રીગ્રેશન એક શક્તિશાળી ડેટા વિશ્લેષણ સાધન છે, પરંતુ તેનો ઉપયોગ સાવધાની અને તેની મર્યાદાઓની સમજ સાથે થવો જોઈએ.

ગેરફાયદા: બહુકોલિનીયરિટી (સ્વતંત્ર ચલો વચ્ચે મજબૂત સહસંબંધ) પ્રત્યે સંવેદનશીલ. હંમેશા બિનરેખીય સંબંધોને પકડતું નથી. ધારણાઓની કાળજીપૂર્વક માન્યતા અને ચકાસણીની જરૂર છે.