प्रतिगमन विश्लेषण एक सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग एक निर्भर परिवर्तनीय और एक या अधिक स्वतंत्र चर के बीच संबंधों को मॉडल करने के लिए किया जाता है। यह परिणामों की भविष्यवाणी करने और डेटा के भीतर संबंधों की ताकत को समझने में मदद करता है। यह लेख प्रतिगमन मॉडल की गणना करने और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए एक चरण-दर-चरण गाइड प्रदान करता है।

चरण 1: डेटा एकत्र और तैयार करना

इसके अलावा, प्रासंगिक डेटा जिसमें निर्भर परिवर्तनीय और स्वतंत्र चर शामिल हैं। लापता मूल्यों, बाहरी लोगों और असंगतियों की जांच करके डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करें। मॉडल सटीकता में सुधार के लिए आवश्यक डेटा को मानकीकृत या सामान्यीकृत करें।

चरण 2: गणना प्रतिगमन गुणांक

कम से कम वर्गों के तरीकों का उपयोग उन गुणांकों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है जो वर्गीय मतभेदों के बीच की राशि को कम करते हैं। सरल रैखिक प्रतिगमन के लिए, सूत्र हैं:

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चरण 3: भविष्यवाणी करें

प्रतिगमन समीकरण लागू करें:

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चरण 4: मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करें

इस तरह के रूप में मीट्रिक का उपयोग कर मॉडल की सटीकता का आकलन:

  • Mean Squared त्रुटि (MSE): देखा और पूर्वानुमान मूल्यों के बीच औसत वर्गीय अंतर।
  • R-वर्ग: मॉडल द्वारा समझाया गया आश्रित चर में भिन्नता का अनुपात।
  • ]Adjusted R-वर्ग: R-वर्ग भविष्यवाणी की संख्या के लिए समायोजित, एकाधिक प्रतिगमन के लिए उपयोगी।

ये मीट्रिक यह निर्धारित करने में मदद करते हैं कि कैसे अच्छी तरह से मॉडल डेटा और इसकी भविष्यवाणियों की शक्ति को फिट करता है।