د محاسبې معلوماتو ډاټا کولو لپاره اساسي احصایه طریقه
د لینډر راجسټر ماډل د دوو متغیرونو یا فکتورونو ترمنځ اړیکه ښودلي یا اټکل کولو لپاره کارول کیږي. هغه فکټور چې وړاندیز کیږي (هغه فاکتور چې مسایل یې حل کوي ) ورته ویل کیږي انحصار متغیر. هغه فکټور چې د انحصار متغیر ارزښت ارزښت اټکل کیږي د خپلواک بدلونونو په نوم یاديږي.
ښه معلومات تل د بشپړې کیسې کیسه نه کوي. د ریګریشن تحلیل عموما په څیړنه کې کارول کیږي ځکه چې دا معلوموي چې د متغیرونو ترمنځ اړیکه شتون لري.
مګر ارتباط د لاملونو په څیر ندي . حتی په یوه ساده لینډریشن کې یو کرښه چې د معلوماتو پوائنټ سره سم په ښه توګه لیږل کیدی شي ښایي د الملونو او اغیزې اړیکو په اړه یو څه و نه وايي.
په ساده صفر کې، هر څار دوه ارزښتونه لري. یو ارزښت د متضرر متغیر لپاره دی او یو ارزښت د خپلواک متغیر لپاره دی.
- ساده لینډر راجسټر تجزیه د ثبت کولو تحصیل ساده ساده بڼه په متغیر متغیر او یو خپلواک بدلون کې کاروي. په دې ساده ماډل کې ، یو مستقیم لیک د متغیر متغیر او خپلواک متغیر تر مینځ اړیکي ته نږدې کوي.
- د ډیرو ریډریشن تحلیل کله چې دوه یا ډیرو خپلواک متغیرونو د ریپلو تحلیل کې کارول کیږي، ماډل نور ساده صفر نه دی.
ساده لینډ ریډریشن ماډل
د ساده لینر ثبت کولو ماډل د دې په څیر استازیتوب کوي: y = ( β 0 + β 1 + Ε
د ریاضياتي کنوانسیون له مخې، دوه فکټورونه چې په ساده صفر راجستر شننه کې ښکیل دي د x او y نومونه دي.
مساوي کوم چې د ایکس سره تړاو لري څنګه د ریډریشن ماډل په نامه پیژندل کیږي. د لینډر ثبت کولو ماډل هم د غلطۍ اصطلاح لري چې د Ε ، یا یوناني لیک ایپس فیلون لخوا استازیتوب کیږي. د تېروتنې اصطالح د y د متغیرتیا حساب ورکولو لپاره کارول کیږي چې د x او y ترمنځ د صفر اړیکو له لارې توضیح نشي کیدی.
دلته هغه معیارونه هم شته چې د خلکو نفوس یې مطالعه کوي. د هغه ماډلونه چې د ( β 0+ β 1 x ) لخوا استازیتوب کیږي.
ساده لینډ ریډریشن ماډل
د ساده لینر د ثبت توازن د دې په څیر استازیتوب کوي: Ε ( y ) = ( β 0 + β 1 x ).
د ساده لینر د ثبت توازن د مستقیم کرښې په توګه پیژندل کیږي.
( β 0 د ریپریشن لین یو مداخله ده.
β 1 لیرې ده.
Ε ( y ) د x د یو ارزښت شوي ارزښت لپاره د Y یا معنی ارزښت دی.
د راجسټر کرښه کولی شي مثبت لینر اړیکه، منفي لینر اړیکه، یا هیڅ اړیکه ونه کړي. که چیرې د ساده لینر په ثبت کې د انګور کرښه فلیټ (نسکوره شوي) وي، نو د دوو متغیرونو ترمنځ اړیکه شتون نلري. که چیرې د ریګیر کرښه د ګراف د ټیټ کنټرول (محور) کې د لین د ټیټ پای سره مخ شي، او د لین پورته برخه د پورته ګراف (محور) څخه لیرې د ګراف ساحې ته غزوي، د مثبت لینر اړیکې شتون لري. . که چیرې د ریګیر کرښه د ګراف د y مداخلې (محور) کې د لین د پورته غاړې سره ښکته شي، او د لین د ټیټ پای پای ته د ګراف په ساحه کې، د ایکس مداخلې (محور) په لوري منفي لینر اړیکې شتون لري.
اټکل شوي لینر د ثبت توازن
که د نفوس پیرامیټونه وپېژندل شي، د ساده لینر د تفرق مساوات (لاندې ښودل شوی) کیدای شي د x د پیژندل شوي ارزښت لپاره د y ارزښت معرفي کولو لپاره وکارول شي.
Ε ( y ) = ( β 0 + β 1 x ).
په هرصورت، په عمل کې، د پیریتر ارزښتونه معلوم نه دي نو دوی باید د خلکو نمونه د ډاټا په کارولو اټکل کیږي. د نمونو احصایه کارول د نفوس پیرودونه اټکل کیږي . د نمونې احصایې د B + + b لخوا استازیتوب کیږي. کله چې د نفوس د پیرامیټونو لپاره نمونې احصایې بدلې شي، اټکل شوی رجیر مساوات جوړ شوی.
د اټکل شوي ثبت کولو مساوات په لاندې ډول ښودل شوي.
( ŷ ) = ( β 0 + β 1 x
( ŷ ) اعلان شوی y hat دی .
د اټکل شوي ساده ثبت توازن ګراف د اټکل شوي رجیر کرښې ته ویل کیږي.
B د Y مداخله ده.
د B 1 دی.
ŷ ) د x د یو مشخص ارزښت لپاره د y اټکل شوی ارزښت دی.
مهمه یادونه: د ریګریشن تجزیه د متغیرونو ترمنځ د الملونو او اغیزمنو اړیکو د تفسیر لپاره نه کارول کیږي. د ثبت کولو تحلیل کولی شي، مګر دا روښانه کړي چې څنګه متغیرات اړوند دي یا تر کوم حد پورې توپیرونه د یو بل سره تړلي دي .
په دې کار کې، د راجستر تحلیل هغه مهمې اړیکې رامینځته کوي چې یو پوه څېړونکي یې نږدې نږدې نظر کوي .
همدا رنګه د پیژندل شوي پیژندل شوي په څیر: د بیارغاونې تکرار، د نیولو تجزیه
بېلګې: د اټکل شوي ثبت توازن ارزښت د موندلو لپاره د نمونو ډاټا کارولو لپاره د احصایې کموالی میتود دی. د کارل فریدریری ګسس لخوا د مخکښو چوکیو میتود وړاندیز شوی و، چې په 1777 میلادي کال کې وزږید او په 1855 کې مړ شو. د لیست سکرو میتود لاهم په پراخه توګه کارول کیږي.
سرچینې:
اینڈرسن، ډری، سوینسي، ډیزاین، او ویلیامز، ټا (2003). د سوداګرۍ او اقتصاد لپاره د احصایې اړین (دریم څپرکی) میسن، اوهایو: سویل لویدیز، تیمسونسن زده کړه.
______. (2010). تشریح شوي: د ثبت تحليل. د MIT خبرونه.
McIntyre، L. (1994). د څو سیسټم د پېژندنې لپاره د سګريټ ډاټا کارول. د احصایې د تعلیم ژورنال، 2 (1).
میندینګال، ډ.، او سنینچ، ټ. (1992). د انجنیری او علومو لپاره احصائیه (دریم ایډ)، نیویارک، نیویارک: دیلین پبلشنگ کمپنۍ
پینچینکو، D 18.443 د غوښتنلیکونو احصایه، د 2006 کال، برخه 14، ساده لینر ثبت. (د ټیکنالوژۍ انسټیټوټ انسټیټوټ: د MIT د OpenCourseWare)