آموزش انواع رگرسیون

رگرسیون چیست

امروز در این مقاله می خواهیم شما خوانندگان و دوستان ارجمند را با مفهوم رگرسیون آشنا کنیم. امیدواریم اطلاعات سودمندی به دست آورید. همراه ایران بورس باشید.

رگرسیون چیست

رگرسیون چیست؟

می توان گفت این پدیده روش و تکنیکی برای بررسی و مدل سازی ارتباط بین متغیر های ریاضی است. پدیده فوق تقریبا در هر رشته ای از جمله اقتصاد، علوم زیستی، فیزیک، مهندسی و …مورد نیاز می باشد. تحلیل رگرسیون از مهم ترین و پر کاربرد ترین فن در بین تکنیک های جامعه ی است. در آمار و احتمال حدس و گمان زده می شود که بین هر دو متغیر یک ارتباطی جود دارد که به شکل و شمایل یک خط می باشد.


این داده های آماری در نمودار نمایش داده می شوند. برای ساختن مدل های رگرسیونی سه فرضیه وجود دارد اول این که فرض را بر این می گیرند که مجموع خطا ها برابر صفر است چون یکدیگر را خنثی می کنند و دوم هر تغیری در بین خطاها ایجاد شود ثابت است و سوم خطا موجود در رابطه ای با خطاهای دیگر ندارد.

واژه ی رگرسیون در زبان فارسی و لغوی به معنای پسروی می باشد اما از نظر علم ریاضی و آمار معنای دیگری دارد که بازگشت به یک مقدار متوسط با میانگین را رگرسیون می نامند. مفهوم این واژه به معنی این است که بعضی از پدیده ها با گذشت زمان از نظر کمی به سمت یک مقدار متوسط میل می کنند.

رگرسیون لجستیک

این مدل نیز به عنوان یک تابع از سلامتی یا بیماری است. از این مدل به عنوان مدل خطی تعمیم یافته ای از تابع لوجیت پیوند استفاده می کنند. خطای موجود در این مدل از توزیع چند جمله ای بین متغیر های وابسته دو سویی پیروی می کند. این روش در کاربرد های پزشکی استفاده می شود. این نوع رگرسیون خطی نام دارد و عمومی است و بسته به متغیر های وابسته و مستقل دارد.

ویژگی های لجستیک توزیع شرطی و توزیع برنولی به جای توزیع گوسی است. این نوع رگرسیون خطی یکی از روش های تحلیل می باشد که یک مدل آماری برای پیش بینی یک متغیر از روی چند متغیر دیگر است و به صورت ترکیبی از متغیر های مستقل است. این رگرسیون دارای انواعی است که در زیر به آن اشاره می کنیم:
رگرسیون خطی ساده که فقط یک متغیر مستقل دارد و مدل دیگرش که چند متغیره می باشد و تفاوت آن این است که یک متغیر وابسته دارد.

رگرسیون چند متغیره

رگرسیون چند متغیره

این نوع مقدار میانگین به عنوان موثر ترین و پر کاربرد ترین روش های تحلیل چند متغیره یاد می شود.

اگر چند متغیر مستقل بتوانند یک متغیر وابسته را پیش گویی کنند و به صورت رابطه ای خطی در آورند در نتیجه می توان گفت که این روش رگرسیونی چند گانه است. برای مثال می توانید مورد ذکر شده را از مدل چند گانه اس پی اس اس را مطالعه و برسی کنید. این مدل منجر از ابتکار، کار گروهی، و هوش تشکیل شده که سر انجام کارایی شغلی را ایجاد کرده است. همه ی این مدل ها در نهایت کاری را ایجاد می کنند که بسیار پر فایده و سود مند است.

در رگرسیون در اکسل می توانیم تمامی ارتباط های بین متغیر های مستقل و وابسته را بیابیم و به عنوان مثال می توانیم برنامه فروش یک شرکت در آینده را پیش بینی کنیم. در تحلیل رگرسیونی ما می فهمیم که چطور با استفاده از متغیر های مستقل می توانیم تغیرات متغیر وابسته را پیش گویی کنبم. هدف این مدل این است که ما رو متوجه این کند که جمع مجذورات چطور محاسبه می شود. برای نحوه محاسبه پدیده عنوان شده می توانید با مراجعه به سایت های مرتبط مراجعه کنید.

رگرسیون غیر خطی

در کل می توان گفت تحلیل داده میانگین از هر نوع و با هر روشی یک فرآیند آماری برای تخمین رابطه ها میان متغیر می باشد. که شامل تکنیک ها و فنون بسیاری است و در هر زمینه ای رگرسیون لازمه ی کار است. کمترین کاربردی که این رگرسیون غیر خطی دارد این است که تمرکز روی پارامتر مکانی توزیع شرطی متغیر وابسته از متغیر های مستقل مشخص است. مرکز تحلیل آماری انواع رگرسیون های متفاوت ارائه داده است که غیر خطی هم از نمومه آن ها می باشد.

رگرسیون چند گانه

رگرسیون چند گانه

این نوع از میانگین متوسط هم از داده های مرکز آماری می باشد که به رگرسیون چند متغیره هم معروف می باشد.
تحقیقی بر مبنای روش جمع آوری داده ها و از نظر روش تحلیل داده ها صورت گرفته است که در آن دویست شرکت به عنوان نمونه آماری انتخاب شده است و بر اساس توان مندی و روان شناختی خلاقیت کارکنان حدود پنجاه و یک درصد پیش بینی شده است.

 تحلیل رگرسیون

تحلیل رگرسیون یک فرآیند آماری برای تخمین زدن رابطه بین متغیر های مستقل و وابسته است. این نوع تحلیل و تفسیر به صورت گسترده و وسیع برای پیش بینی استفاده می شود. برای شناخت ارتباط میان متغیر و شکل و شمایل این روابط استفاده خواهد شد و به این نوع تحلیل وایازشی گفته می شود. برای فراگیری این تحلیل دیدن فیلم های آموزش رگرسیون از دست ندهید و سعی کنید بهره کافی را ببرید. انواع رگرسیون متفاوت هستند، پس با هر نوع داده ای ما می توانیم ارتباط بین آن ها را شناسایی و پیش بینی کنیم در ادامه به بررسی انواع آنان می پردازیم.

رگرسیون خطی یکی از روش های آماری برای داده هایی است که در سطح سنجش فاصله ای است. و دارای انواعی است از جمله خطی ساده و خطی چند متغیره خود مدل یاد شده در خط بالا دارای چند روش است از جمله روش همزمان، گام به گام، حذف، پس رونده، پیش رونده، می توان اشاره کرد.
داده خطی، غیر خطی، لجستیک، چند متغیره هم جزو انواع آن می باشد.
در ادامه قصد داریم تا شما را با تمامی روش های تحیلی رگرسیون خطی در spss آشنا نماییم که به شرح زیر می باشد.
عنوان فوق هم خودش به 5 دسته تقسیم می گردد که البته فقط دو نوع آن در مقاله ها و پایان نامه های دانشگاهی بسیار مؤثر می باشد، که مشمول بر ورود هم زمان است. قابل توضیف است که 3 روش دیگر کارآمد چندانی ندارند. این موارد یاد شده جزء پیش رونده و پس رونده به حساب می آیند.

بازه زمانی معین

در زمانی که در یک بازه زمانی معین ورود پیدا می کنند، متغیر ها به صورت مستقل وارد می شوند، تا تأثیر تمامی آن ها بر متغیرین وابسته و غیر وابسته نیز مشخص گردد. البته اولویت با موردی است که از اهمیت بالاتری برخوردار می باشد. همان گونه که در گفته بالا توضیف شد باید بدانید که 3 نوع آخر که شامل حذف، پیش و پس رونده بود آن چنان مؤثر نیستند.

معادله رگرسیون

معادلات رگرسیون انواع مختلفی دارند از جمله معادلات خطی و غیر خطی که همه ی این ها دارای یک یا چند متغیر وابسته و مستقل هستند که پایه و اساس معادله ها را می سازند و با نماد های ایکس و وای نشان داده می شوند. برای دیدن آموزش رگرسیون در اکسل و تفسیر های لجستیک و غیره که بر اساس داده های هوش مصنوعی هستند می توانید به سایت های معتبر و مرتبط مراجعه کنید و آموزش آن ها را فرا بگیرید تا بتوانید به خوبی و درستی داده های آماری خود را با استفاده از روش مناسب تحلیل کنید.

آزمون رگرسیون

آزمون رگرسیون چیست؟ در مطالب قبل گفته شد که رگرسیون به بررسی و تحلیل داده ها که ارتباطی با هم دارند می پردازد و بین دو یا چند متغیر است. آزمون این پدیده دارای مقدار میانگین انواع متفاوت و مختلفی دارد که در ادامه به معرفی آن ها خواهیم پرداخت:

ساده و چند گانه، دو وجهی و چند وجهی، رگرسیون لجستیک و ترکیبی از انواع آن می باشد که گفته شد رگرسیون خطی و غیر خطی دارای چند روش است از جمله گام به گام، حذفی،ترکیبی و غیره می باشند. در این قسمت می خواهیم سوالاتی که ذهن شما را راجع به رگرسیون و تحلیل آن به خود مشغول کرده و اکثر سوالاتی که در بین همه ی شما رایج است را پاسخ دهیم امیدواریم که شما دوستان عزیز و دوست داشتنی از این مطالب بهره کافی ببرید و راهنمای خوبی برای شما باشیم.

خطی و غیر خطی

 آیا رگرسیون انواع مختلفی دارد؟ بله این ها خطی و غیر خطی و همچنین لجستیک و چند گانه یا به عبارتی چند متغیره از انواع متفاوت و مختلف آن می باشدکه در قسمت توضیحات راجه به آن کامل توضیح داده ایم پس خواهشمندیم مقاله مرتبط را مطالعه بفرمایید. اما هم اکنون می خواهیم به برخی سوالات ایجاد شده در ذهن شما عزیزان پاسخی بدهیم که ششامل موارد زیر می باشند.
انواع رگرسیون خطی را نام ببرید؟ روش همزمان، گام به گام، حذف، پس رونده، پیش رونده، جزء رگراسیون خطی می باشند.
رگرسیون یعنی چه و چه کاربردی دارد؟ ارتباط میان متغیر های وابسته و مستقل است که برای پیش بینی و تحلیل مورد استفاده است.
مورد مذکور در اکسل چه کاربرد هایی دارد؟  هر نوع رگراسیون بسته به نوع داده ها و تحلیل های آماری دارای کارایی بسیار است که رگرسیون در اکسل هم از این قاعده مستثنی نیست و توصیه می گردد متن بالا را بخوانید تا با کاربرد آن بیشتر آشنا شوید.
آیا معادله ذکر شده انواع مختلفی دارد؟
بله انواع آن عبارت است از نوع خطی، غیر خطی، چند متغیره، لجستیک و غیره است.

 سوالات متداول

 سوالات متداول

  1. معادله رگرسیون چیست؟

    این معادله دارای چند متغیر است که این نوع متغیر ها وابسته و مستقل هستند و در واقع رگرسیون ارتباط بین این متغیر ها را پیش بینی می کند در معادله آن از نماد های ایکس و وای استفاده می شود که بسته به نوع وابسته یا مستقل بودن و تعداد آن ها خطی یا غیر خطی می باشد.

  2. رگرسیون لجستیک از چه نوع تابعی پیروی می کند؟

    تابع لوجیت پیوند. در این باره می توانید برای مطالعه ی بیش تر به سایت مرتبط مراجعه کنید و اطلاعات سودمندی به دست آورید.

  3. رگرسیون در چه زمینه ها و رشته هایی قابل استفاده است؟

    در رشته های فیزیک، علوم زیستی، علوم اقتصادی، مهندسی، شیمی و غیره استفاده می شود. لازم به ذکر است که رگرسیون در همه رشته ها قابل استفاده می باشد و بستگی به نوع داده ها دارد.

  4. آیا از رگرسیون در اکسل هم می توان داده ها را تحلیل کرد و ارتباط میان آن ها را یعنی متغیر ها را فهمید؟

    بله که روش بسیار موثری است و می توان آموزش آن را ببینید.

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.