नॉनलाइनियर रिग्रेशन किसके लिए प्रयोग किया जाता है?

2024 लेखक: Miles Stephen | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:36

अरेखीय प्रतिगमन का एक रूप है वापसी विश्लेषण जिसमें डेटा एक मॉडल के लिए फिट होता है और फिर गणितीय फ़ंक्शन के रूप में व्यक्त किया जाता है। नॉनलाइनियर रिग्रेशन का उपयोग करता है लघुगणक कार्य, त्रिकोणमितीय कार्य, घातीय कार्य, शक्ति कार्य, लोरेंज वक्र, गाऊसी कार्य, और अन्य फिटिंग विधियाँ।

इसे ध्यान में रखते हुए, गैर-रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण क्या है?

आंकड़ों में, अरेखीय प्रतिगमन का एक रूप है प्रतिगमन विश्लेषण जिसमें अवलोकन संबंधी डेटा को एक फ़ंक्शन द्वारा तैयार किया जाता है जो कि a अरेखीय का संयोजन आदर्श पैरामीटर और एक या अधिक स्वतंत्र चर पर निर्भर करता है। डेटा a. द्वारा फिट किया जाता है तरीका क्रमिक अनुमानों की।

ऊपर के अलावा, क्या हम गैर रेखीय डेटा पर प्रतिगमन कर सकते हैं? नॉनलाइनियर रिग्रेशन कर सकते हैं कई और प्रकार के वक्रों को फिट करते हैं, लेकिन यह कर सकते हैं सबसे अच्छा फिट खोजने के लिए और अधिक प्रयास करने की आवश्यकता है व्याख्या स्वतंत्र चर की भूमिका। इसके अतिरिक्त, R-वर्ग के लिए मान्य नहीं है अरेखीय प्रतिगमन , और यह असंभव है calculate पैरामीटर अनुमानों के लिए पी-मान।

बस इतना ही, रैखिक और गैर रेखीय प्रतिगमन क्या है?

बहुत से लोग सोचते हैं कि के बीच का अंतर रैखिक और अरेखीय प्रतिगमन क्या वह रेखीय प्रतिगमन लाइनें शामिल हैं और अरेखीय प्रतिगमन वक्र शामिल हैं। रेखीय प्रतिगमन a. का उपयोग करता है रैखिक एक मूल रूप में समीकरण, Y = a +bx, जहाँ x व्याख्यात्मक चर है और Y आश्रित चर है: Y = a₀ + बी₁एक्स₁.

क्या प्रतिगमन हमेशा रैखिक होता है?

रेखीय प्रतिगमन समीकरण लेकिन इसका वास्तव में क्या अर्थ है? आंकड़ों में, ए वापसी समीकरण (या फलन) है रैखिक जब यह है रैखिक मापदंडों में। जबकि समीकरण होना चाहिए रैखिक मापदंडों में, आप भविष्यवक्ता चर को उन तरीकों से बदल सकते हैं जो वक्रता उत्पन्न करते हैं।