শুধুমাত্র শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির সাথে রিগ্রেশন

Question

সমস্ত নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল হলে কি কোনও রিগ্রেশন পরিচালনা করা সম্ভব?

Comments

এটি অবশ্যই সম্ভব, এমনকি সাধারণ বা উদ্যানের রিগ্রেশনের জন্যও, যতক্ষণ প্রতিক্রিয়া (নির্ভরশীল) ভেরিয়েবলকে বিশুদ্ধ সংখ্যার সাথে বিবেচনা করা হয়। আপনার সফ্টওয়্যার উপর নির্ভর করে, আপনাকে এটি ঘটতে বাধ্য করা বা জোর করা দরকার। যৌক্তিকতা বা অর্ডিনাল রিগ্রেশন অন্তর্ভুক্ত করার জন্য, রিগ্রেশনের যথাযথ বিস্তৃত সংজ্ঞা সহ এটি কেবল সম্ভব নয়, এটি সাধারণ।

— নিক কক্স

Answer 1

আমাদের এখানে আমাদের শর্তাদি পরিষ্কার হওয়া দরকার, তবে সাধারণভাবে হ্যাঁ :

• যদি আপনার নির্ভরশীল ভেরিয়েবল অবিচ্ছিন্ন থাকে (এবং অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ করা হয় - এখানে দেখুন ) তবে আপনার সমস্ত স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল শ্রেণিবদ্ধ, এটি কেবল একটি আনোভা ।
• যদি আপনার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল শ্রেণিবদ্ধ হয় এবং আপনার স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলি অবিচ্ছিন্ন থাকে তবে এটি লজিস্টিক রিগ্রেশন (সম্ভবত বাইনারি, অর্ডিনাল বা বহুজাতিক , নির্ভরশীল) হবে।
• যদি আপনার নির্ভরশীল ভেরিয়েবল এবং আপনার স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল উভয়ই শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল হয় তবে আপনি এখনও লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারেন — এটি এলআর এর আনোভা-ইশ সংস্করণের মতো।

নোট করুন যে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ার (লিনিয়ার) রিগ্রেশন উভয়ই জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেলের বিশেষ ঘটনা ।

Comments

এটি তৃতীয় ঘটনা যা আপনি উল্লেখ করেছেন, আমি এলআর চেষ্টা করেছি, সহগের কোনওটিই তাৎপর্যপূর্ণ বলে খুঁজে পাওয়া যায়নি। আমি ভেবেছিলাম আমি হয়ত কিছু ভুল করছি।

— পরোপকারী

আমি মনে করি না ANOVA না প্রয়োজন কোন তুলনায় এটি একটি ক্রমাগত নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল প্রয়োজন স্বাভাবিকভাবে বিতরণ অবশিষ্টাংশ। এগুলি কেবলমাত্র শর্তসমূহ যার অধীনে আনোভা ভাল কাজ করবে বলে আশা করা হচ্ছে।

— নিক কক্স

@ নিককক্স, আপনি ঠিক বলেছেন, অবশ্যই; আমরা কীভাবে এই শর্তাদি সংজ্ঞায়িত করি এবং প্রয়োগ করি তা নিয়ে আমরা কাঁপছি। আমি এটি যেভাবে বলব তা হল মডেলটি সেই অনুমানগুলি থেকে উদ্ভূত, তবে এএনওওয়াকে তারা পূরণ না করা সত্ত্বেও ব্যবহার করা যেতে পারে, ডাব্লু / ফলাফল নির্ভর করে ফলাফলগুলি সহায়ক হবে কিনা তা প্রশ্ন।

— গুং - মনিকা পুনরায়

@ আলট্রুস্ট, আমি ধারণাগত স্পষ্টতার জন্য তিনটি কেস রেখেছি; আমি বুঝতে পারি যে আপনি যা চান তা সর্বশেষ। মনে রাখবেন আপনি মডেলটি ফিট করার জন্য সফ্টওয়্যারটি সঠিকভাবে ব্যবহার করছেন বা না করছেন এবং আপনার সহগগুলি 'উল্লেখযোগ্য' কিনা তা আপনার পরিস্থিতির জন্য এলআর উপযুক্ত মডেল কিনা তা সম্পর্কিত নয় is

— গুং - মনিকা পুনরায়

নোট করুন যে শ্রেণীবদ্ধ হওয়া কখনও কখনও সফ্টওয়্যারটির সংজ্ঞা হিসাবে বিবেচিত হয় এবং কখনও কখনও দর্শকের মনে। উদাহরণস্বরূপ বাচ্চাদের সংখ্যা কত?

— নিক কক্স