লিনিয়ার মডেলগুলি লগ করুন

Question

কেউ দয়া করে ব্যাখ্যা করতে পারেন যে আমরা লগ লিনিয়ার মডেলগুলিকে খুব লে-ম্যান পদগুলিতে কেন ব্যবহার করি? আমি ইঞ্জিনিয়ারিং ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছি এবং এটি সত্যিই আমার পক্ষে একটি কঠিন বিষয় হিসাবে পরিণত হয়েছে, যা পরিসংখ্যান। আমি একটি প্রতিক্রিয়া জন্য কৃতজ্ঞ হবে।

Comments

আপনি কি অনুপাতের জন্য লগলাইনার মডেল (সাধারণত টেবিলগুলিতে) বা অন্য কোনও কিছুর জন্য লগলাইনার মডেলগুলির বিষয়ে কথা বলছেন?

— গ্লেন_বি

গ্লেন, আমি টেবিল সম্পর্কে কথা বলছি।

— ব্যবহারকারী 1343318

@ ব্যবহারকারী 1343318 এই উত্তরগুলির মধ্যে কিছু যদি আপনি যা সন্ধান করছেন তা যদি আপনাকে দেয় তবে সম্ভবত আপনার সেগুলির মধ্যে একটি বাছাই করা বিবেচনা করা উচিত যাতে আমরা আমাদের জীবন নিয়ে এগিয়ে যেতে পারি। :)

— ডক্টর মাইক

Answer 1

লস লিনিয়ার মডেলগুলি, যেমন ক্রসস্ট্যাব এবং চি-স্কোয়ারগুলি সাধারণত ব্যবহৃত হয় যখন কোনও ভেরিয়েবলকে নির্ভরশীল বা স্বতন্ত্র হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করা যায় না, বরং, লক্ষ্যটি হল ভেরিয়েবলগুলির সেটগুলির মধ্যে সংযুক্তিটি লক্ষ্য করা। বিশেষত, লগ লিনিয়ার মডেলগুলি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির সেটগুলির মধ্যে সংযুক্তির জন্য দরকারী।

Answer 2

লগ-লিনিয়ার মডেলগুলি প্রায়শই অনুপাতের জন্য ব্যবহৃত হয় কারণ সম্ভাবনার উপর স্বাধীন প্রভাবগুলি বহুগুণে কাজ করবে। লগগুলি নেওয়ার পরে, এটি লিনিয়ার প্রভাবগুলিতে বাড়ে।

বাস্তবে আপনি লগলাইনার মডেলগুলি ব্যবহার করার জন্য অন্যান্য কারণ থাকতে পারে (যেমন লগ-লিঙ্কটি পোইসনের পক্ষে প্রচলিত লিঙ্ক ফাংশন হিসাবে) তবে আমি মনে করি যে প্রথম কারণটি সম্ভবত একটি সাধারণ মডেলিং দৃষ্টিকোণ থেকে যথেষ্ট।

Answer 3

$\ln$$\log_e$$e$

আমি সবসময় লগ ব্যবহার করি না, তবে আমি যখন করি তখন সেগুলি প্রাকৃতিক লোগারিদম হয়।

এই তালিকাটি নিক কক্সের অন্তর্ভুক্তিতে রূপান্তরকরণে নেওয়া হয়েছে (কিছু যুক্ত মন্তব্য সহ):

• স্কিউনেস হ্রাস করুন - বহু পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির (কখনও কখনও ভুলভাবে) গাউসীয় বিতরণকে আদর্শ বা প্রয়োজনীয় হিসাবে বিবেচনা করা হয়। লগ গ্রহণ সাহায্য করে।
• স্প্রেডকে সমান করুন - স্তরে প্রচুর পরিমাণে বৈচিত্র থাকলে সেখানে সমকামিতাকে প্ররোচিত করুন।
• লিনিয়ারাইজ সম্পর্কগুলি - উদাহরণস্বরূপ, সময়ের বিপরীতে একটি সিরিজের লগারিদমের প্লটের এমন সম্পত্তি রয়েছে যা নিয়মিত পরিবর্তনের হারের সাথে পর্যায়ক্রমে সরলরেখায় থাকে
• $\cdot$$x$$y$$x$$100 \cdot(\exp\{\beta\}-1)$
• "অ্যাডিটিভাইজ" সম্পর্ক - কোনও লিনিয়ার পদ্ধতি ছাড়াই কোনও কোব-ডগলাস উত্পাদন ফাংশনের পরামিতিগুলি পাওয়ার চেষ্টা করা সম্পূর্ণ সহজ। বৈকল্পিক বিশ্লেষণেও সংবেদনশীলতা প্রয়োজন।
• সুবিধা / তত্ত্ব - কিছু ঘটনার জন্য লগ স্কেল আরও প্রাকৃতিক হতে পারে।

অবশেষে, লগগুলি এই কয়েকটি লক্ষ্য অর্জনের একমাত্র উপায় নয়।

Answer 4

আপনার সমস্যা যদি গুণক বা সংযোজক হয় তবে একটি সাধারণ লিনিয়ার মডেল এবং লগ লিনিয়ার মডেলের মধ্যে পার্থক্যটি দেখার একটি সাধারণ ব্যাখ্যা এবং উপায়।

$Y=\sum_{i=1}^M \beta_i X_i+\beta_0$

একটি লগ লিনিয়ার মডেলটির প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের লগ রূপান্তর হয় যা নিম্নলিখিত সমীকরণটি দেয়

$\ln Y=\sum_{i=1}^M \beta_i X_i+\beta_0$

যা পরিণত হয়

$Y=e^{\beta_0}\prod_{i=1}^M e^{\beta_i X_i}$

সুতরাং প্রভাবগুলি একসাথে যুক্ত হওয়ার পরিবর্তে বহুগুণ হয়।