Xətti vs Logistik Reqressiya
Statistik təhlildə tədqiqata aid olan dəyişənlər arasında əlaqələri müəyyən etmək vacibdir. Bəzən bu, təhlilin yeganə məqsədi ola bilər. Münasibətlərin mövcudluğunu müəyyən etmək və əlaqəni müəyyən etmək üçün istifadə edilən güclü vasitələrdən biri reqressiya təhlilidir.
Reqressiya təhlilinin ən sadə forması xətti reqressiyadır, burada dəyişənlər arasındakı əlaqə xətti əlaqədir. Statistik baxımdan, izahlı dəyişən ilə cavab dəyişəni arasındakı əlaqəni ortaya qoyur. Məsələn, reqressiyadan istifadə edərək, təsadüfi seçmədən toplanmış məlumatlar əsasında əmtəə qiyməti ilə istehlak arasında əlaqə qura bilərik. Reqressiya təhlili verilənlər dəstinin reqressiya funksiyasını yaradacaq ki, bu da mövcud məlumatlara ən yaxşı uyğun gələn riyazi modeldir. Bu asanlıqla səpələnmə süjeti ilə təmsil oluna bilər. Qrafik reqressiya verilmiş məlumat dəsti üçün ən yaxşı uyğun əyrinin tapılmasına bərabərdir. Əyrinin funksiyası reqressiya funksiyasıdır. Riyazi modeldən istifadə etməklə verilmiş qiymətə görə əmtəənin istifadəsini proqnozlaşdırmaq olar.
Buna görə də reqressiya təhlili proqnozlaşdırma və proqnozlaşdırmada geniş istifadə olunur. O, həmçinin eksperimental məlumatlarda, fizika, kimya sahələrində və bir çox təbiət elmləri və mühəndislik fənlərində əlaqələr qurmaq üçün istifadə olunur. Əgər əlaqə və ya reqressiya funksiyası xətti funksiyadırsa, proses xətti reqressiya kimi tanınır. Səpələnmə sxemində onu düz xətt kimi göstərmək olar. Əgər funksiya parametrlərin xətti kombinasiyası deyilsə, reqressiya qeyri-xəttidir.
Logistik reqressiya çoxdəyişənli reqressiya ilə müqayisə edilə bilər və o, çoxlu proqnozlaşdırıcıların cavab dəyişəninə təsirini izah etmək üçün model yaradır. Bununla belə, logistik reqressiyada son nəticə dəyişəni kateqoriyalı olmalıdır (adətən bölünür; məsələn, ölüm və ya sağ qalma kimi bir cüt əldə edilə bilən nəticələr, baxmayaraq ki, xüsusi texnikalar daha kateqoriyalara bölünmüş məlumatı modelləşdirməyə imkan verir). Davamlı nəticə dəyişəni, logistik reqressiya üçün istifadə edilmək üçün kateqoriyalı dəyişənə çevrilə bilər; lakin, davamlı dəyişənlərin bu şəkildə yığışdırılması, dəqiqliyi azaldacağı üçün əsasən tövsiyə edilmir.
Xətti reqressiyadan fərqli olaraq, ortaya doğru, logistik reqressiyanın proqnozlaşdırıcı dəyişənləri xətti bağlı, ümumi paylanmış və ya hər klaster daxilində bərabər dispersiyaya malik olmağa məcbur edilməməlidir. Nəticə etibarilə, proqnozlaşdırıcı və nəticə dəyişənləri arasındakı əlaqənin xətti funksiya olma ehtimalı yoxdur.
Logistik və Xətti reqressiya arasındakı fərq nədir?
• Xətti reqressiyada izahedici dəyişən ilə cavab dəyişəni arasında xətti əlaqə qəbul edilir və dəqiq əlaqəni vermək üçün modeli təmin edən parametrlər analiz yolu ilə tapılır.
• Xətti reqressiya kəmiyyət dəyişənləri üçün həyata keçirilir və nəticədə alınan funksiya kəmiyyətdir.
• Logistik reqressiyada istifadə olunan data ya kateqoriyalı, ya da kəmiyyətli ola bilər, lakin nəticə həmişə kateqoriyalıdır.
