Analisar sa Pag-usisa ang mga Relasyon Tali sa mga Variable
Ang pagbag-o mao ang usa ka pamaagi sa pagmina nga gigamit sa pagtagna sa usa ka lainlaing mga hiyas sa numeric (gitawag usab nga tul-id nga mga bili ), nga gihatag sa partikular nga dataset. Pananglitan, ang pagtandi mahimong gamiton aron mahibal-an ang bili sa usa ka produkto o serbisyo, nga gihatag sa ubang mga kabahin.
Ang pagbag-o gigamit sa daghang mga industriya alang sa pagplano sa negosyo ug pagbaligya, pagpanag-an sa panalapi, pagmugna sa kinaiyahan ug pagsusi sa mga uso.
Pagbag-o Vs. Pagklasipikar
Ang pagbag-o ug klasipikasyon mao ang mga pamaagi sa paghimog datos nga gigamit sa pagsulbad sa susama nga mga problema, apan kini kanunay nga naglibog. Ang duha gigamit sa pag-analisar sa prediksiyon, apan ang regresyo gigamit sa pagtagna sa usa ka numeric o padayon nga bili samtang ang klasipikasyon nag-assign sa datos ngadto sa diskriminadong mga kategoriya.
Pananglitan, ang regresion magamit sa pagtagna sa bili sa balay nga gibase sa nahimutangan niini, kwadrado nga mga tiil, bili sa katapusan nga gibaligya, ang bili sa susama nga mga balay, ug uban pang mga hinungdan. Ang klasipikasyon mag-order kon gusto nimo imbes nga mag-organisar sa mga balay nga mga kategoriya, sama sa walkability, gidak-on sa lot o krimen.
Mga Pamaagi sa mga Pamaagi sa Pagbadyet
Ang labing yano ug pinakalig nga porma sa regression mao ang linear regression nga gigamit sa pag-estimate sa usa ka relasyon tali sa duha ka mga baryable. Kini nga paagi naggamit sa mathematical formula sa usa ka tul-id nga linya (y = mx + b). Sa yano nga mga termino, kini nagpasabot lamang nga, nga gihatag nga usa ka graph nga may Y ug usa ka X-axis, ang relasyon tali sa X ug Y usa ka tul-id nga linya nga adunay pipila ka mga outliers. Pananglitan, tingali kita maghunahuna nga, tungod sa pagtaas sa populasyon, ang produksiyon sa pagkaon magkadaghan sa sama nga gikinahanglan - nagkinahanglan kini og lig-on, lahi nga relasyon tali sa duha nga numero. Aron mahanduraw kini, hunahunaa ang usa ka grapo diin ang agianan sa Y-ax nagalapad, ug ang X-axis nagsubay sa produksyon sa pagkaon. Samtang nagkadako ang kantidad sa Y, ang X nga bili magkadaghan sa sama nga gikusgon, nga maghimo sa relasyon tali kanila nga usa ka tul-id nga linya.
Ang mga advanced nga mga pamaagi, sama sa multiple regression, nagtagna sa usa ka relasyon tali sa daghang mga kapilian - pananglitan, aduna bay correlation tali sa kita, edukasyon ug asa gipili nga mabuhi? Ang pagdugang sa dugang nga mga variables igo nga nagdugang sa pagkakomplikado sa panagna. Adunay ubay-ubay nga mga matang sa mga paagi sa multiple regression nga naglakip sa standard, hierarchical, setwise ug stepwise, ang matag usa adunay kaugalingong aplikasyon.
Niini nga punto, mahinungdanon nga masabtan kung unsa ang atong gisulayan sa pagtagna (ang dependent o predicted variable) ug ang datos nga atong gigamit aron mahimo ang prediksyon (ang mga independent o prediktor nga mga kausaban). Sa among panig-ingnan, gusto namon nga matagna ang dapit diin ang usa gipili nga mabuhi (ang predicted nga variable) nga gihatag ang kita ug edukasyon (ang mga prediktor nga mga variable).
- Ang pag-ihap sa standard nga mga regresment nag-isip sa tanang mga variables sa prediktor sa samang higayon. Pananglitan 1) unsa ang relasyon tali sa kita ug edukasyon (prediktor) ug pagpili sa kasilinganan (gitagna); ug 2) hangtud sa unsa nga ang gidaghanon ang matag indibidwal nga mga prediktor nakaamot sa maong relasyon?
- Ang sunod-sunod nga pagsabod sa daghang mga paagi usa ka lahi kaayo nga pangutana. Ang usa ka stepwise regression algorithm mag-analisar kung unsa nga mga predictors ang labing maayo nga gigamit sa pagtag-an sa pagpili sa kasilinganan - nga nagpasabot nga ang stepwise nga modelo nag-evaluate sa han-ay sa kamahinungdanon sa mga variable sa predictor ug unya mopili sa usa ka may kalabutan nga subset. Kini nga matang sa problema sa pagbadyet naggamit sa mga "mga lakang" sa pagpalambo sa equation sa ranggo. Tungod sa niini nga matang sa pagbag-o, ang tanan nga mga prediktor mahimo nga dili gani makita sa katapusang panagkompyansa.
- Ang hierarchical regression , sama sa stepwise, usa ka sunod-sunod nga proseso, apan ang mga predictor nga mga variables gisulod sa modelo sa usa ka daan nga gitakda nga han-ay nga gihan-ay daan, nga ang algorithm wala maglangkob sa gitukod nga set nga mga equation alang sa pagtino sa han-ay sa diin pagsulod sa mga tagna. Kini kasagaran nga gigamit sa dihang ang indibidwal nga nagmugna sa equation sa pagbahin adunay eksperto nga kahibalo sa natad.
- Ang simeteng pagbag-o susama sa paglihok-lihok apan nag-analisar sa mga hugpong sa mga hugpong kaysa sa mga indibidwal nga mga kapilian.