در این مقاله از وبسایت اس‌دیتا،روش‌های مختلف رگرسیون در آمار را بررسی می‌کنیم.
روش‌های مختلف رگرسیون در آمار به مجموعه‌ای از روش‌های آماری اطلاق می‌شود که برای مدلسازی و پیشبینی روابط بین یک متغیر پاسخ (به عنوان مثال، قیمت یک محصول) و یک یا چند متغیر توصیفی (به عنوان مثال، ویژگی‌های محصول) استفاده می‌شوند.
در این روش‌ها، سعی می‌شود تا با استفاده از داده‌های موجود، رابطه علیتی بین متغیرهای مستقل و وابسته پیدا شود تا بتوانیم با دانستن مقدار متغیرهای مستقل، مقدار متغیر وابسته را پیشبینی کنیم.
در زمینه رگرسیون، روش‌های مختلفی از جمله رگرسیون خطی ساده، رگرسیون خطی چندگانه، رگرسیون غیرخطی، رگرسیون لجستیکی و رگرسیون پوآسون وجود دارد که به تفصیل در ادامه توضیح داده می‌شوند:
در این روش، فرض خطی بودن ارتباط بین متغیرهای توصیفی و متغیر پاسخ رها می‌شود و ارتباط به صورت غیرخطی نیز در نظر گرفته می‌شود. این روش برای مسائلی که ارتباط بین متغیرها به صورت غیرخطی استفاده می‌شود.
در کل، روش‌های مختلف رگرسیون در آمار، بسته به نوع مسئله و متغیرهای مورد استفاده، می‌توانند بهبود و دقت بیشتری در پیشبینی و مدلسازی ارتباط بین متغیرهای توصیفی و متغیر پاسخ داشته باشند. در عمل، ممکن است از چندین روش رگرسیون در یک مسئله استفاده شود تا بهترین نتیجه را به دست آورد.
روش‌های رگرسیون در آمار برای پیشبینی متغیر پاسخ از یک یا چند متغیر توصیفی استفاده می‌کنند.
متغیرهای توصیفی می‌توانند به عنوان متغیرهای مستقل، متغیرهای ورودی یا متغیرهای پیش‌بینی‌کننده نامیده شوند. متغیرهای پاسخ می‌توانند به عنوان متغیر وابسته، متغیر پاسخ یا متغیر خروجی نامیده شوند.
در رگرسیون خطی ساده، تنها یک متغیر توصیفی برای پیشبینی متغیر پاسخ استفاده می‌شود. در رگرسیون خطی چندگانه، از چندین متغیر توصیفی برای پیشبینی متغیر پاسخ استفاده می‌شود.
در رگرسیون غیرخطی، متغیرهای توصیفی وابسته به صورت غیرخطی با متغیر پاسخ مرتبط هستند. در رگرسیون لجستیکی، از متغیرهای توصیفی برای پیشبینی یک متغیر پاسخ دو حالته استفاده می‌شود.
در رگرسیون پوآسون، از متغیرهای توصیفی برای پیشبینی یک متغیر پاسخ گسسته با تعداد بیشینه مشخص استفاده می‌شود. متغیرهای توصیفی ممکن است شامل ویژگی‌های محصول، ویژگی‌های فردی، مشخصات فیزیکی، متغیرهای زمانی، متغیرهای مکانی و غیره باشند.
به عنوان مثال، در مدلسازی قیمت یک محصول، ویژگی‌های محصول مانند اندازه، وزن، برند، مواد اولیه، ویژگی‌های فردی مانند سن، جنسیت، آموزش، و وضعیت اجتماعی، و متغیرهای زمانی مانند زمان فصلیت، روز هفته، و ساعت روز می‌توانند به عنوان متغیرهای توصیفی در نظر گرفته شوند.
در کل، انتخاب متغیرهای توصیفی برای پیشبینی متغیر پاسخ، بسته به نوع مسئله، متغیرهای موجود و داده‌های موجود، ممکن است تغییر کند.
بهترین متغیرهای توصیفی، متغیرهایی هستند که بیشترین تأثیر را بر روی متغیر پاسخ دارند و بیشترین اطلاعات را درباره متغیر پاسخ به ما می‌دهند. روش‌های مختلف رگرسیون در آمار در این زمینه‌ها استفاده می‌شود.
روش‌های رگرسیون در آمار، متغیرهای توصیفی می‌توانند به صورت کمی و یا کیفی باشند، و هر دو نوع متغیر در رگرسیون مورد استفاده قرار می‌گیرند.
متغیرهای کمی (quantitative variables)، متغیرهایی هستند که به شکل اعداد قابل اندازه‌گیری هستند و دارای مقدار عددی هستند. به عنوان مثال، قد یک فرد، وزن یک محصول، تعداد ساعات خواب شبانه روز و غیره، متغیرهای کمی هستند.
متغیرهای کیفی (qualitative variables)، متغیرهایی هستند که به شکل دسته‌بندی‌هایی نامیده می‌شوند و دارای مقادیر غیرعددی هستند. به عنوان مثال، رنگ چشم، جنسیت، وضعیت تأهل، محل سکونت و غیره، متغیرهای کیفی هستند. در رگرسیون، متغیرهای کمی به عنوان متغیرهای عددی و متغیرهای کیفی به عنوان متغیرهای دسته‌ای در نظر گرفته می‌شوند.
برای استفاده از متغیرهای کیفی در رگرسیون، می‌توان آنها را به متغیرهای دامنه (dummy variables) تبدیل کرد. در این روش، هر مقدار از متغیر کیفی، به یک متغیر دامنه با مقدار ۰ و ۱ تبدیل می‌شود. برای مثال، در صورتی که جنسیت فرد به عنوان متغیر کیفی در مدل رگرسیون استفاده شود، می‌توان آن را به دو متغیر دامنه مربوط به جنسیت مرد و زن تبدیل کرد.
به طور کلی، انتخاب متغیرهای توصیفی مناسب برای مدل رگرسیون، وابسته به نوع مسئله و داده‌های موجود است. بهتر است متغیرهای توصیفی انتخاب شده، بیشترین اطلاعات را درباره متغیر پاسخ فراهم کنند و توانایی پیشبینی بهتری را داشته باشند.
انتخاب متغیرهای توصیفی برای مدل رگرسیون، یک فرآیند مهم است که نیازمند تجربه و دانش تحلیل داده است. در ادامه، چند روش برای انتخاب متغیرهای توصیفی برای مدل رگرسیون بررسی می‌شود:
در این روش، متغیرهای توصیفی کاندید برای اضافه کردن به مدل رگرسیون، با استفاده از تحلیل پیشبینی انتخاب می‌شوند. در این روش، تمامی متغیرهای توصیفی موجود به عنوان متغیرهای مستقل در مدل رگرسیون قرار می‌گیرند و با روش‌های مختلفی مانند ارزیابی عملکرد مدل، انتخاب بهترین متغیرها صورت می‌گیرد.
در این روش، متغیرهای توصیفی براساس دانش کاربردی در مورد مسئله مورد نظر انتخاب می‌شوند. به عنوان مثال، در مدلسازی قیمت یک محصول، ویژگی‌های محصولی مانند اندازه، وزن، برند، مواد اولیه و غیره، بر اساس دانش کاربردی در مورد بازار فروش و اولویت‌های مشتریان انتخاب می‌شوند.
در این روش، متغیرهای توصیفی بر اساس همبستگی با متغیر پاسخ انتخاب می‌شوند. متغیرهایی که با متغیر پاسخ بیشترین همبستگی را دارند، به عنوان متغیرهای توصیفی مناسب در نظر گرفته می‌شوند.
در این روش، متغیرهای توصیفی بر اساس دانش شناختی در مورد مسئله مورد نظر انتخاب می‌شوند. به عنوان مثال، در مدلسازی مصرف سوخت خودرو، ویژگی‌های فنی خودرو مانند مصرف سوخت، حداکثر سرعت، نوع موتور و غیره، براساس دانش شناختی در مورد عوامل مؤثر بر مصرف سوخت انتخاب می‌شوند.
در کل، انتخاب متغیرهای توصیفی مناسب برای مدل رگرسیون، نیازمند ترکیبی از دانش شناختی، دانش کاربردی و تجربه در تحلیل داده است. بهترین متغیرهای توصیفی، متغیرهایی هستند که بیشترین تأثیر را بر روی متغیر پاسخ دارند و بیشترین اطلاعات را درباره متغیر پاسخ به ما می‌دهند.
مدل‌های توضیفی در روش‌های مختلف رگرسیون در آمار نیز به این ترتیب هستند. هنگامی که تصمیم گیری در مورد انتخاب متغیرهای توصیفی برای مدل رگرسیون انجام می‌شود، عوامل مختلفی می‌تواند مؤثر باشد.
در این مقاله در خصوص روش‌های مختلف رگرسیون در آمار برای شما توضیحات کاملی ارائه داده شد. شما می‌توانید با این روش‌ها درک بهتری از این موضوع کاربردی و مهم داشته باشید. برای اطلاعات بیشتر در این خصوص می‌توانید به وبسایت اس‌دیتا مراجعه کرده و مطالب بیشتری را مطالعه کنید.