Chiziqli va logistik regressiya
Statistik tahlilda tadqiqotga tegishli oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi munosabatlarni aniqlash muhim ahamiyatga ega. Ba'zan bu tahlilning o'zi yagona maqsadi bo'lishi mumkin. Munosabatlar mavjudligini aniqlash va munosabatlarni aniqlash uchun kuchli vositalardan biri bu regressiya tahlilidir.
Regressiya tahlilining eng oddiy shakli chiziqli regressiya bo’lib, bunda o’zgaruvchilar orasidagi munosabat chiziqli munosabatdir. Statistik nuqtai nazardan, u tushuntirish o'zgaruvchisi va javob o'zgaruvchisi o'rtasidagi munosabatni keltirib chiqaradi. Masalan, regressiyadan foydalanib, biz tasodifiy tanlab olingan ma'lumotlarga asoslanib, tovar narxi va iste'mol o'rtasidagi munosabatni o'rnatishimiz mumkin. Regressiya tahlili ma'lumotlar to'plamining regressiya funktsiyasini ishlab chiqaradi, bu mavjud ma'lumotlarga eng mos keladigan matematik modeldir. Bu osonlikcha tarqalish chizmasi bilan ifodalanishi mumkin. Grafik regressiya berilgan ma'lumotlar to'plami uchun eng mos egri chiziqni topishga teng. Egri chiziqning funktsiyasi regressiya funktsiyasidir. Matematik model yordamida tovardan foydalanishni ma'lum narx uchun taxmin qilish mumkin.
Shuning uchun regressiya tahlili bashorat qilish va bashorat qilishda keng qoʻllaniladi. Bundan tashqari, u eksperimental ma'lumotlarda, fizika, kimyo sohalarida va ko'plab tabiiy fanlar va muhandislik fanlarida aloqalarni o'rnatish uchun ishlatiladi. Agar munosabatlar yoki regressiya funktsiyasi chiziqli funktsiya bo'lsa, u holda jarayon chiziqli regressiya deb nomlanadi. Tarqalish chizmasida uni to'g'ri chiziq sifatida ko'rsatish mumkin. Agar funktsiya parametrlarning chiziqli birikmasi bo'lmasa, regressiya chiziqli emas.
Logistik regressiya ko'p o'zgaruvchan regressiya bilan taqqoslanadi va u bir nechta bashorat qiluvchilarning javob o'zgaruvchisiga ta'sirini tushuntirish uchun model yaratadi. Biroq, logistik regressiyada yakuniy natija o'zgaruvchisi kategorik bo'lishi kerak (odatda bo'linadi; ya'ni, o'lim yoki omon qolish kabi erishish mumkin bo'lgan bir juft natijalar, lekin maxsus usullar ko'proq toifalangan ma'lumotlarni modellashtirishga imkon beradi). Uzluksiz natija o'zgaruvchisi logistik regressiya uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan kategorik o'zgaruvchiga aylantirilishi mumkin; biroq uzluksiz oʻzgaruvchilarni shu tarzda yigʻish tavsiya etilmaydi, chunki bu aniqlikni pasaytiradi.
Chiziqli regressiyadan farqli o'laroq, o'rtachaga qarab, logistik regressiyadagi bashorat qiluvchi o'zgaruvchilar chiziqli bog'lanishga, umumiy taqsimlanishga yoki har bir klaster ichida teng dispersiyaga ega bo'lishga majbur bo'lishi shart emas. Natijada, bashorat qiluvchi va natija oʻzgaruvchilari oʻrtasidagi munosabat chiziqli funksiya boʻlishi mumkin emas.
Logistik va chiziqli regressiya oʻrtasidagi farq nima?
• Chiziqli regressiyada tushuntirish oʻzgaruvchisi va javob oʻzgaruvchisi oʻrtasida chiziqli bogʻliqlik qabul qilinadi va aniq munosabatni berish uchun modelga mos keladigan parametrlar tahlil orqali topiladi.
• Miqdoriy oʻzgaruvchilar uchun chiziqli regressiya amalga oshiriladi va natijada olingan funksiya miqdoriy boʻladi.
• Logistik regressiyada foydalanilgan maʼlumotlar toifali yoki miqdoriy boʻlishi mumkin, ammo natija har doim toifali boʻladi.
