App Multiple Linear Regression

ivan gabrovski

యాడ్స్ ఉంటాయి

ఈ యాప్ గురించి పరిచయం

బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది ఒక ఆధారిత చరరాశి మరియు రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర చరరాశుల మధ్య సంబంధాన్ని నమూనా చేయడానికి ఉపయోగించే గణాంక పద్ధతి, దీనిని పరిశీలించిన డేటాకు ఒక సరళ సమీకరణాన్ని అమర్చడం ద్వారా ఉపయోగిస్తారు. బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది అనేక ప్రిడిక్టర్లు ఒకేసారి ఫలిత చరరాశిని ఎలా ప్రభావితం చేస్తాయో వివరిస్తుంది.
బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ యొక్క ప్రధాన భాగాలు:
- డిపెండెంట్ వేరియబుల్ (Y): ఇది మనం అంచనా వేయాలనుకుంటున్న వేరియబుల్. దీనిని తరచుగా "లక్ష్య వేరియబుల్" లేదా "ప్రతిస్పందన" అని కూడా పిలుస్తారు.
- స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ (X1, X2, ..., Xn): ఇవి మనం ఆధారిత చరరాశిని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే వేరియబుల్స్. వాటిని తరచుగా "ప్రిడిక్టర్లు" లేదా "వివరణాత్మక వేరియబుల్స్" అని కూడా పిలుస్తారు.
- రిగ్రెషన్ మోడల్: బహుళ లీనియర్ రిగ్రెషన్ యొక్క సమీకరణం క్రింది రూపాన్ని కలిగి ఉంటుంది:
Y = beta_0 + beta_01* X1 + beta_2*X2 + ... + beta_n* Xn
ఎక్కడ:
Y అనేది ఆధారిత చరరాశి. X1, X2, ..., Xn అనేది స్వతంత్ర చరరాశులు.
beta_0 అనేది స్థిరాంకం (ఇంటర్‌సెప్ట్). beta_1,beta_2, ..., beta_n అనేవి సంబంధిత స్వతంత్ర చరరాశుల యొక్క డిపెండెంట్ వేరియబుల్‌పై ప్రభావాన్ని సూచించే రిగ్రెషన్ కోఎఫీషియంట్స్.

అప్లికేషన్స్: - ఎకనామిక్స్ (ఆదాయ అంచనా);- హెల్త్‌కేర్ (రిస్క్ ఫ్యాక్టర్ విశ్లేషణ); -ఇంజినీరింగ్; - సోషల్ సైన్సెస్; -బిజినెస్ ఫోర్కాస్టింగ్.

ఉదాహరణ: ఇంటి ధరను అంచనా వేయడం: -ఇంటి పరిమాణం; -బెడ్‌రూమ్‌ల సంఖ్య; - ఇంటి వయస్సు
యాప్‌లో ప్రతి వస్తువు Object_k( object_1, object_2 ... object_m) స్వతంత్ర చరరాశులు ( Xki – లక్షణాలు, i = 1...n ) మరియు ఒక ఆధారిత చరరాశి ( Yk -target ) ద్వారా వివరించబడింది. గుణకాల యొక్క సరైన విలువలను లెక్కించడానికి సాధారణ కనీస చతురస్రాలు (OLS) వంటి పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది (beta_0, beta_1, beta_2, ..., beta_n). లక్ష్య విలువను దీని ద్వారా లెక్కిస్తారు:
Y = beta_0 + beta_01* P1 + beta_2 *P2 + ... + beta_n* Pn
ఇక్కడ: P1, P2...Pn లక్ష్యం యొక్క ప్రిడిక్టర్లు.
AppMultipleLinearRegression.db అనే డేటాబేస్ (DB) రకం SQLiteలో బహుళ రిగ్రెషన్ మోడల్‌ల కోసం అప్లికేషన్ సేవ్ డేటాను కలిగి ఉంటుంది. రిగ్రెషన్ మోడల్‌లు పేరు ద్వారా వేరు చేయబడతాయి.

అప్లికేషన్ యొక్క స్టార్టప్ స్క్రీన్ (యాప్ మల్టిపుల్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ సాల్వర్) రిగ్రెషన్ మోడల్‌ల నమూనాల జాబితాను (స్పిన్నర్ జాబితాలో) మరియు రిగ్రెషన్ మోడల్‌ల నమూనాలను సృష్టించడానికి (కొత్త నమూనా), లోడ్ (లోడ్), సేవ్ (సేవ్), సేవ్ (ఇలా సేవ్), లెక్కించడానికి (లెక్కించడానికి) మరియు తొలగించడానికి (తొలగించడానికి) ఫంక్షన్‌లను ఎనేబుల్ చేయడానికి బటన్‌లను ప్రదర్శిస్తుంది. ప్రధాన స్క్రీన్ నుండి, మెను ఎలిమెంట్‌ల ద్వారా, మీరు భాషా ఎంపిక, డేటాబేస్‌ను సేవ్ చేయడం మరియు కాపీ చేయడం, నమూనా డేటాతో డేటాబేస్‌ను ప్రారంభించడం మరియు అప్లికేషన్‌కు సహాయం, సెట్టింగ్‌లు మరియు రచయితల అన్ని అప్లికేషన్‌ల వివరణతో వెబ్‌సైట్‌కు లింక్ వంటి సహాయక ఫంక్షన్‌లను కూడా యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
(కొత్త నమూనా) సృష్టించడానికి ఫంక్షన్లలో మ్యాట్రిక్స్ పరిమాణాన్ని ఇన్‌పుట్ చేయడానికి డైలాగ్ ఉంటుంది, ఇక్కడ కొత్త నమూనా యొక్క డేటాను నమోదు చేయడం - వరుసల సంఖ్య (ఊహించిన డేటా P1 కోసం వరుసను కలిగి ఉంటుంది, P2...Pn– చివరి వరుస) మరియు నిలువు వరుసల సంఖ్య (ఆధారిత డేటా Y1, Y2,...Yk– చివరి నిలువు వరుసను కలిగి ఉంటుంది) మరియు సంబంధిత డేటాను నమోదు చేయడానికి జనరేట్ టేబుల్ ఉంటుంది. సేవ్ చేయడానికి ముందు జనాభా కలిగిన పట్టికకు పేరు పెట్టాలి. ఫంక్షన్ లోడ్ టేబుల్‌ను క్లియర్ చేయండి.

స్పిన్నర్ జాబితా నుండి ఎంచుకున్న దాని ద్వారా పాత సేవ్ చేయబడిన పట్టిక చూపబడవచ్చు. చూపించే పట్టికను లెక్కించవచ్చు మరియు పరిష్కారం డైలాగ్ యాప్ ఫలితాలలో కనిపిస్తుంది. AppMultipleLinearRegressionSolver.txt ఫైల్‌లోని ఈ డైలాగ్ నుండి ప్రింట్ ఫంక్షన్ అమలు చేయబడవచ్చు. ప్రింట్ ఇన్‌క్లూడ్ యాక్టివిటీ దాని ద్వారా సేవ్ Db/సేవ్ ఫైల్‌ను ఫైల్‌ను ఎక్కడ సేవ్ చేయాలో ఎంచుకుంటారు. ఫోల్డర్‌ను ఎంచుకున్న తర్వాత సేవ్ చేయడానికి బటన్ కనిపిస్తుంది. అదే కార్యాచరణ నుండి ఎంచుకున్న ఫైల్ యొక్క కంటెంట్‌ను చూపవచ్చు, ఫైల్ లేదా ఫోల్డర్ పేరు మార్చడానికి, కొత్త ఫోల్డర్‌ను సృష్టించడానికి మరియు ఎంచుకున్న ఫైల్‌ను తొలగించడానికి కూడా.
మల్టిపుల్ లీనియర్ రిగ్రెషన్ అనేది ఒక శక్తివంతమైన డేటా విశ్లేషణ సాధనం, కానీ దీనిని జాగ్రత్తగా మరియు దాని పరిమితుల అవగాహనతో ఉపయోగించాలి.
ప్రతికూలతలు: మల్టీకాలినియారిటీకి సున్నితంగా ఉంటుంది (స్వతంత్ర చరరాశుల మధ్య బలమైన సహసంబంధం). ఎల్లప్పుడూ నాన్ లీనియర్ సంబంధాలను సంగ్రహించదు. జాగ్రత్తగా ధ్రువీకరణ మరియు అంచనాలను తనిఖీ చేయడం అవసరం.