একাধিক প্রতিরোধের জন্য 'নিয়ন্ত্রণ করা' এবং অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলিকে 'উপেক্ষা' করার মধ্যে কি পার্থক্য রয়েছে?

Question

একাধিক রিগ্রেশনে ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের সহগ আমাদের নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে সেই ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের সম্পর্ক জানায়। এই সমস্ত, অন্যান্য ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের জন্য 'নিয়ন্ত্রণ' করার সময়।

আমি এখন পর্যন্ত এটি কীভাবে দেখেছি:

প্রতিটি সহগের হিসাব করা হচ্ছে, অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলি বিবেচনায় নেওয়া হয় না, তাই আমি এগুলি উপেক্ষা করা হিসাবে বিবেচনা করি।

আমি কি তখন ঠিক বলেছি যখন আমি মনে করি যে 'নিয়ন্ত্রিত' এবং 'উপেক্ষা করা' শব্দটি বিনিময়যোগ্যভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে?

Comments

আপনি @ গুংটি অফারটি অনুপ্রাণিত করেছেন এমন দুটি চিত্রিত না হওয়া পর্যন্ত আমি এই প্রশ্ন সম্পর্কে এতটাই মগ্ন ছিলাম না।

— DWin

আমরা অন্য কোথাও যে কথোপকথনটি করছি তা সম্পর্কে আপনি অবগত ছিলেন না যা এই প্রশ্নটি উদ্বুদ্ধ করেছিল, @WWin। একটি মন্তব্যে এটি ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করা খুব বেশি ছিল, তাই আমি ওপিকে এটি একটি আনুষ্ঠানিক প্রশ্ন করতে বলেছিলাম। আমি প্রকৃতপক্ষে স্পষ্টভাবে মনে করি যে স্পষ্টতই পার্থক্যটিকে সামনে আনতে হবে / রিট্রিশনে অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির জন্য নিয়ন্ত্রণ করা একটি দুর্দান্ত প্রশ্ন, এবং আমি আনন্দিত যে এটি এখানে আলোচনা হয়েছে।

— গুং - মনিকা পুনরায়

এখানে

— চিত্রটিও দেখুন

এই প্রশ্নে ব্যবহৃত ডেটা কি উপলভ্য যাতে আমরা এটিকে শিক্ষার নমুনা হিসাবে চালাতে পারি।

— ল্যারি

Answer 1

$Y$$X_1$$X_2$$Y$$X_1$

1. $X_1$$Y$$X_2$
   $$Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2$$

2. $X_1$$Y$ $X_2$

   $$Y = \beta_0 + \beta_1X_1$$

$X_1$$Y$$\hat\beta_1$$X_1$$X_2$

$X_1$$X_2$$X_2$$X_2$ $X_2$$X_2$$X_2=1$$X_2=2$$X_2=3$$X_1$$Y$$X_2$ $X_2$

অন্য ভেরিয়েবলের জন্য উপেক্ষা এবং নিয়ন্ত্রণের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে ভাবার আরেকটি উপায় হ'ল প্রান্তিক বিতরণ এবং শর্তাধীন বিতরণের মধ্যে পার্থক্য বিবেচনা করা । এই চিত্রটি বিবেচনা করুন:

_{( এটি আমার উত্তর থেকে এখানে নেওয়া হয়েছে: শর্তসাপেক্ষ গাউসীয় বিতরণের পিছনে অন্তর্দৃষ্টি কী? )}

$Y$$Y$$X$$Y$$X_1 = 25$$X_1 = 45$$X_1$

Comments

গাং, এটি আলোকিত করছে, আমি খুশী যে আমি এই প্রশ্নের উত্তরটিতে 'অগ্রাহ্য' শব্দটি ব্যবহার করার ভুল করেছিলাম। আমি এখন অন্যান্য ভেরিয়েবলের জন্য কীভাবে স্ট্যাটিস্টিকাল প্যাকেজগুলি 'নিয়ন্ত্রণ' করব তা জানতে চেষ্টা করতে যাচ্ছি। (আমার প্রথম ধারণাটি হল তারা পার্সোন রিলেশনশিটি সহগের মতো কিছু পরিমাপ ব্যবহার করে many

— সিদ্ধার্থ গোপী 7:13

আপনাকে স্বাগতম, @garciaj, যদিও আমি এখনও শেষ করি নি ;-)। আমি অন্য চিত্র খুঁজছি; আমাকে এটি স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করতে হতে পারে।

— গুং - মনিকা পুনরায়

প্রথম চিত্রটিতে গুরুত্বপূর্ণ ধারণাটি হ'ল points পয়েন্টগুলি একটি ত্রি-মাত্রিক স্থানে রয়েছে, ডাব্লু / কম্পিউটারের স্ক্রিনের ফ্ল্যাট সমতলের লাল বৃত্তগুলি, পর্দার সামান্য সামান্য সমান্তরাল বিমানে নীল ত্রিভুজ এবং সবুজ সামনের দিকে সামান্য একটি প্লেনে প্লস। রিগ্রেশন প্লেনটি নীচের দিকে ডানদিকে কাত হয় তবে স্ক্রিন থেকে আপনার দিকে এগিয়ে যাওয়ার সাথে সাথে upালু। দ্রষ্টব্য যে এই ঘটনাটি ঘটে কারণ X1 এবং X2 একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত, যদি তারা সম্পর্কযুক্ত না হয় তবে অনুমান করা বিটাগুলি একই হবে।

— গুং - মনিকা পুনরায়

আর ভবিষ্যতবক্তা মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক এই ধরনের (যেমন, @gung দৃশ্যকল্প) কি সাধারণত একটি মামলা ভিত্তি হল সিম্পসন এর প্যারাডক্স । তিনটিরও বেশি ভেরিয়েবল যুক্ত মহাবিশ্বে, এটি স্মরণে রাখা বুদ্ধিমানের যে এটি আপনার সূত্রগুলিকে লুকিয়ে ফেলতে পারে (ডি'ও!)।

— ফেয়ারমাইলস

@ এমআইএসআইএস, আপনি যখন কোনও মডেলের কোনও চলকের জন্য নিয়ন্ত্রণ করেন, মডেলটি মডেলের অন্য সমস্ত কিছুর অনুমান করার জন্য এটি স্থির (স্থির) রাখার চেষ্টা করে। যাইহোক, এটি কেবল একটি প্রচেষ্টা এবং এলোমেলো ত্রুটির সাপেক্ষে, তাই যদি আপনি কোনও স্টাডি ডাব্লু / কোনও ভেরিয়েবল একটি নির্দিষ্ট মানের সাথে শারীরিকভাবে স্থির করে থাকেন তবে আপনি কী পাবেন তা অগত্যা অভিন্ন নয়।

— গুং - মনিকা পুনরায়

Answer 2

তারা এড়ানো হয় না । যদি তাদের 'উপেক্ষা' করা হয় তবে তারা মডেলটিতে থাকবেন না। সুদের ব্যাখ্যামূলক পরিবর্তনশীলের অনুমান অন্যান্য ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে শর্তাধীন al মডেলটির অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলির প্রভাবের জন্য "বা" এর প্রেক্ষিতে "অনুমানটি গঠিত হয়।

Comments

অনুমান অবশ্যই অন্যান্য পরিবর্তনশীল সাপেক্ষে। তবে আমাদের অবশ্যই এটি মডেলটিতে তথাকথিত অন্যান্য কারণগুলি প্রবর্তন করে পবিত্র করতে হবে। যাইহোক, কখনও কখনও এই কারণগুলি স্বতন্ত্র প্রকৃতির হতে পারে এবং একটি বৈধ সমাধান দেওয়ার চেয়ে আরও বেশি সমস্যার কারণ হতে পারে।

— সুভাষ সি। দাবার