জেনেটিক অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিতে কেউ কেন সমবয়সী হিসাবে বর্গ বর্গ ব্যবহার করবে?

Question

জেনেটিক অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিতে কেউ কেন যুবা এবং বয়সের স্কোওয়ারেট হিসাবে ব্যবহার করবে? আমি বয়সের ব্যবহার বুঝতে পারি যদি এটি কোনও উল্লেখযোগ্য কোভারিয়েট হিসাবে চিহ্নিত করা হয় তবে বয়সের স্কোয়ার ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমি ক্ষতিতে আছি।

Comments

আপনি একটি উদাহরণ দিতে পারেন?

— অ্যান্ড্রু

আপনি কি কোনও ডোমেন-নির্দিষ্ট উত্তর খুঁজছেন, বা কেন এই জাতীয় জিনিসটি একটি রৈখিক মডেলটিতে করা হয়? অ-ডোমেন-ভিত্তিক, আমি বিশ্বাস করি যে বিষয়টির "বয়ঃসন্ধিকালে" পৌঁছে যাওয়ার সাথে সাথে একটি বিষয়ের প্রধান বছরগুলিতে তুলনামূলকভাবে রৈখিক ব্যর্থতার হারের মডেল তৈরির জন্য বেঁচে থাকার ধরণের গবেষণায় বয়স এবং বয়স-বর্গক্ষেত্র হওয়া সাধারণ বিষয় followed । যদি জৈবিক অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিতে কিছু বৈশিষ্ট্য বৃদ্ধাশ্রমের সাথে যুক্ত থাকে তবে এটি কি প্রয়োগ হবে?

— ওয়েইন

প্রতিক্রিয়া জন্য ধন্যবাদ! উদাহরণ হ'ল, হাড়ের খনিজ ঘনত্বের সাথে প্রার্থী জিন জনসংখ্যা-ভিত্তিক সংযুক্তি অধ্যয়ন, একটি পরিমাণগত বৈশিষ্ট্য যা অস্টিওপরোসিসের জন্য ঝুঁকির কারণ এবং হ্যাঁ, এটি বার্ধক্যের সাথে সম্পর্কিত একটি বৈশিষ্ট্য।

— কেভিন

মডেলটিতে কি কোনও বয়সের মেয়াদ রয়েছে?

— ফোমাইট

সম্পর্কিত প্রশ্ন: 'বয়স স্কোয়ার' পরিবর্তনশীলটি 100 বা 1000 দ্বারা বিভক্ত কেন?

— সিলভারফিশ

Answer 1

টেলর সিরিজের আনুমানিকতা আমাদের বলে যে কোনও মসৃণ ফাংশনটি বহুবচন দ্বারা প্রায় অনুমান করা যায়, তাই বা (যেখানে x আপনার উদাহরণের জন্য বয়স হয়) এর মতো পদগুলিও পরিচিত বা অনুমানের জন্য অনুমানের সহগগুলি অনুমান করতে পারি অজানা, লিনিয়ার ফাংশন বা আপনার ক্ষেত্রে বয়স। সম্পর্কটি যুক্তিযুক্তভাবে লিনিয়ার হয় বা অ-রৈখিক শর্তগুলি আরও ভাল মানায় কিনা তা পরীক্ষা করার এই সহগগুলির পরীক্ষা করাও সহজ উপায়।x 3$x^2$$x^3$$x$

বিশ্লেষণের চূড়ান্ত লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে অ-রৈখিক পদগুলি পূর্বাভাসের জন্য রাখা যেতে পারে, বা ভবিষ্যতবাণীগুলির প্লটগুলি প্রকৃত কার্যকরী সম্পর্কের পরামর্শ দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যান্য সরঞ্জাম রয়েছে, যেমন কিউবিক স্প্লিনস, যা সমান লক্ষ্য অর্জনে বহুপদী শর্তগুলির পরিবর্তে ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে স্কোয়ারড শব্দ যুক্ত করা এটি করার একটি দ্রুত এবং সহজ উপায়।

Answer 2

এটিকে সহজ করে রাখা: ভেরিয়েবলের বর্গক্ষেত্র যুক্ত করা আপনাকে বয়সের প্রভাব আরও সঠিকভাবে মডেল করতে দেয়, যার স্বাধীন ভেরিয়েবলের সাথে একটি অ-রৈখিক সম্পর্ক থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বয়সের প্রভাব 50 বছর বয়স পর্যন্ত, এবং তারপরে নেতিবাচক হওয়া পর্যন্ত ইতিবাচক হতে পারে।

বয়সের স্কোয়ার বয়স যুক্ত করা, আপনাকে প্রভাবটি সমস্ত বয়সের জন্য রৈখিক বলে ধরে রাখার পরিবর্তে ভিন্ন ভিন্ন বয়সের সাথে মডেল তৈরি করতে দেয়।

ধাপে গাইডের সহজ পদক্ষেপ এবং বয়স এবং বর্গের স্কোয়ারের পরিবর্তনশীল কীভাবে ব্যাখ্যা করতে হয় তার জন্য আমার ব্লগ পোস্টটি দেখুন।

http://www.excel-with-data.co.uk/blog-1/how-to-regression-analysis-in-excel/

Answer 3

এটি সম্ভব হতে পারে যে মডেল অনুমানগুলি মেটাতে একটি রূপান্তর করা হয়েছিল। এটি চতুষ্পদ সম্পর্কের কোনও ধরণের উপস্থিতির কারণেও করা হয়ে থাকতে পারে।