লজিস্টিক রিগ্রেশন বনাম চি-স্কোয়ার বনাম 2x2 এবং আইএক্স 2 (একক ফ্যাক্টর - বাইনারি প্রতিক্রিয়া) কন্টিনজেন্সি টেবিলগুলি?

Question

আমি 2x2 এবং Ix2 কন্টিজেন্সি টেবিলগুলিতে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার বোঝার চেষ্টা করছি। উদাহরণস্বরূপ, উদাহরণ হিসাবে এটি ব্যবহার করে

চি-স্কোয়ার পরীক্ষা এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য কী? একাধিক নামমাত্র উপাদান (Ix2 টেবিল) এর মতো একটি সারণীর কী হবে:

এখানে একটি অনুরূপ প্রশ্ন রয়েছে - তবে উত্তরটি মূলত হ'ল চি-স্কোয়ারটি mxn টেবিলগুলি পরিচালনা করতে পারে তবে আমার প্রশ্নটি যখন বাইনারি ফলাফল এবং একক নামমাত্র ফ্যাক্টর থাকে তখন তার জন্য স্পেসিফিক্যাল কী what (লিঙ্কযুক্ত থ্রেডটিও এই থ্রেডকে বোঝায় তবে এটি একাধিক ভেরিয়েবল / উপাদানগুলির সাথে সম্পর্কিত)।

যদি এটি একটি বাইনারি প্রতিক্রিয়া সহ কেবল একটি একক ফ্যাক্টর (অর্থাত্ অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির জন্য নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজন নেই), লজিস্টিক রিগ্রেশন করার উদ্দেশ্যগত পার্থক্য কী?

Comments

প্রশ্নের জন্য +1, তবে এটির সাথে কাজ করার জন্য আপনাকে অনুলিপি করা এবং আটকানো সুবিধার দরকার।

— আন্তনি পরল্লদা

আমার পি-মানগুলি লজিস্টিক রিগ্রেশন আউটপুট, চি-স্কোয়ার্ড টেস্ট এবং ওআর এর জন্য আস্থার ব্যবধানের মধ্যে কেন পার্থক্য রয়েছে তা দেখুন ? । অ্যাসোসিয়েশনের জন্য পিয়ারসনের চি-স্কোয়ার পরীক্ষাটি নাল অনুমানের জন্য কেবল স্কোর পরীক্ষা যা সমস্ত opালু শূন্য। সম্পর্কিত সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষাটি asyptotically সমতুল্য। @ কোডিওলজিস্ট যেমন বলেছিলেন যে লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহারের জন্য যে ব্যবহারগুলি করা যেতে পারে তা পরীক্ষার চেয়ে আরও বিস্তৃত যে সমস্ত opালু শূন্য।

— স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

Answer 1

শেষ পর্যন্ত, এটি আপেল এবং কমলা।

লজিস্টিক রিগ্রেশন হল এক বা একাধিক অন্যান্য ভেরিয়েবলের সম্ভাব্য ফলাফল হিসাবে নামমাত্র পরিবর্তনশীলকে মডেল করার একটি উপায়। একটি লজিস্টিক-রিগ্রেশন মডেল ফিটিং করার চেষ্টা করা যেতে পারে মডেল গুণাগুণগুলি 0 থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা কিনা, সহগের জন্য আত্মবিশ্বাসের ব্যবস্থাগুলি গণনা করা, বা মডেলটি কতটা ভাল নতুন পর্যবেক্ষণের পূর্বাভাস দিতে পারে তা পরীক্ষা করে।

স্বাধীনতার χ² পরীক্ষা একটি নির্দিষ্ট তাত্পর্য পরীক্ষা যে নাল হাইপোথিসিস যে দুটি নামমাত্র ভেরিয়েবল স্বাধীন পরীক্ষা হয়।

আপনার লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করা উচিত বা একটি χ² পরীক্ষা আপনি যে প্রশ্নের উত্তর দিতে চান তার উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, χ² পরীক্ষাটি পরীক্ষা করে দেখতে পারে যে কোনও ব্যক্তির নিবন্ধিত রাজনৈতিক দল তাদের জাতি থেকে স্বতন্ত্র কিনা তা বিশ্বাস করা অযৌক্তিক কিনা, তবে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্ভাব্যতা গণনা করতে পারে যে কোনও নির্দিষ্ট বর্ণ, বয়স এবং লিঙ্গ প্রাপ্ত ব্যক্তি প্রতিটি রাজনৈতিক দলের অন্তর্ভুক্ত ।

Comments

ধন্যবাদ। আপনি কি আমাকে বিভিন্ন পদ্ধতিতে উত্তর দিতে পারবেন এমন বিভিন্ন ধরণের প্রশ্নের উদাহরণ দিতে সক্ষম হবেন? দুটি পদ্ধতিতে উত্তর দেওয়া যেতে পারে এমন বিভিন্ন প্রশ্ন বোঝার জন্য আপনি কি কোনও নির্দিষ্ট সংস্থান সুপারিশ করতে পারেন?

— এল Xandor

আমি আমার উত্তরে উদাহরণ যুক্ত করেছি। আপনার দ্বিতীয় প্রশ্ন সম্পর্কে, উইকিপিডিয়া শুরু করার জন্য একটি শালীন জায়গা। এছাড়াও, বেশিরভাগ প্রাথমিক প্রয়োগিত পরিসংখ্যান পাঠ্যপুস্তকগুলি independence স্বাধীনতা এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন পরীক্ষা উভয়েরই উল্লেখ করবে।

— কোডিওলজিস্ট

ধন্যবাদ। আমি এখনও অস্পষ্ট না যে 2x2 সংযুক্ত টেবিলে নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে পার্থক্য কী? চি স্কোয়ারটি ফলাফলটি ফ্যাক্টরের বিভিন্নতার থেকে পৃথক কিনা তা পরীক্ষা করে দেখতে পারে তবে লজিস্টিক রিগ্রেশন এখানে কী করে? আমি বুঝতে পেরেছি যে এলআর ধারাবাহিক কারণের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য দরকারী, তবে যখন সাধারণ 2x2 এর কথা আসে তখন আমি নিশ্চিত নই যে পার্থক্যটি কী (তবে এটি স্পষ্টভাবে ব্যবহৃত হয়েছে) ... আপনি (বা যে কেউ) 2x2 ব্যবহার করতে পারবেন? মূল পোস্টে স্ট্রেস / রিফ্লাক্স টেবিলকে কীভাবে তারা আলাদাভাবে ব্যবহার করা হবে তার একটি দৃ concrete় উদাহরণ হিসাবে? এটি একক ফ্যাক্টর কেস যা আমি সবচেয়ে বেশি আগ্রহী

— L Xandor

বা জাতি / রাজনৈতিক দল যেমন উদাহরণ হিসাবে কাজ করে তবে আপনি যখন লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করেন আপনি একাধিক উপাদান ব্যবহার করছেন এবং আমি দেখতে পাচ্ছি এটি সেখানে কীভাবে কার্যকর হয় ... তবে বিশেষত যা বোঝার জন্য আমার খুব কঠিন সময় আছে তা হ'ল কেন একক ফ্যাক্টর ক্ষেত্রে এলআর (বা এটি কীভাবে আলাদা) ব্যবহার করুন। উভয় পদ্ধতি যদি জাতি এবং রাজনৈতিক দলের মধ্যে সম্পর্ক পরীক্ষা করতে ব্যবহার করা হয়, চি স্কোয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মধ্যে পার্থক্য কী?

— এল Xandor

স্ট্রেস এবং রিফ্লাক্স উদাহরণের ক্ষেত্রে, আপনি চাপটি রিফ্লাক্সের সম্ভাবনাটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারেন, বা আপনি এই প্রভাবটি প্রকাশের প্রতিকূলতার জন্য একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করতে পারেন। এটি একটি পরীক্ষার থেকে ধারণাগতভাবে পৃথক হওয়ার একটি উপায় হ'ল স্ট্রেস বা রিফ্লাক্সগুলির মধ্যে একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচিত হয়। তবে যে কোনও ক্ষেত্রে, লজিস্টিক রিগ্রেশন 2-বাই -2 কন্টিজেন্সি টেবিলের জন্য ওভারকিল হিসাবে বিবেচিত হতে পারে।

— কোডিওলজিস্ট