مدل‌سازی متغیرها با تحلیل آماری رگرسیون

نویسنده: سارا اخلاقی تحلیل آماری تاریخ انتشار: 1400/11/12 ساعت 12:00:00 بازدید: 339 امتیاز 0 از 0 نظر

تحلیل آماری رگرسیون (Regression) که یکی از روش‌های پرکاربرد شناخته شده برای مدلینگ و مدل‌سازی متغیرها و داده‌های آماری‌ست؛ سال‌هاست که توسط بسیاری از محققان، دانشمندان و دانش‌پژوهان مورد استفاده قرار می‌گیرد.

از تکنیک‌های مختلف تحلیل آماری رگرسیون، مانند رگرسیون ساده خطی و حتی چندجمله‌ای گرفته، تا رگرسیون‌های موضعی، باثبات، غیرپارامتریک، غیرخطی، لجستیک و... روش‌های متعددی برای کار با تحلیل آماری رگرسیون و مدل‌سازی داده‌ها وجود دارد؛ که در فضای آن می‌توانید داده‌های خود را محک بزنید و قابلیت انجام آن را به دست آورید. مدل‌های نام‌برده، تنها بخشی از تکنیک‌های پراستفاده‌ی رگرسیون، برای مدلینگ متغیرهاست. هر چه زمان جلوتر می‌رود و دانش رگرسیون تکامل بیشتری پیدا می‌کند، متغیرهای بیشتری را می‌توان با کمک پارامترهای آماری، به چالش رگرسیون کشید. این تکنیک آماری، بدون شک می‌تواند راهی قابل اتکا و اطمینان برای مدل‌سازی داده‌ها، عملکرد متغیرها در فضای میدانی و قابل کاربرد برای هر رشته‌ای باشد. رگرسیون بر این باور است که پس از مدتی، بُعد کمی هر کدام از پدیده‌ها به یک سو و متوسط میزان خاصی میل پیدا می‌کند. همین امر بود که برای نخستین بار، پای رگرسیون را برای کار بر روی متغیرهای آماری به دنیای آمار و ریاضیات باز کرد. از پراکندگی داده‌ها گرفته، تا سنجش دقیق رفتار متغیرهای مستقل و وابسته، همگی در فضای علمی و مفید این شاخه‌ی آماری، قابلیت مدل‌سازی را دارند. منتهی اگر در این زمینه تجربه‌ی خاصی ندارید، با شنیدن واژه‌ی مدل‌سازی متغیرهای آماری، مغزتان ارور 404 می‌دهد و حوصله‌ی کار با متغیرهای سنگین پروژه‌ی خود را ندارید؛ چطور است که با اعتماد به ایران تایپیست و سپردن باقی کار بر دوش آماریست‌های حرفه‌ای این شرکت، آمار را از یک دریچه‌ی دیگر نگاه نکنید؟ ایران تایپیست به گونه‌ای بر روی پروژه‌ی شما کار خواهد کرد؛ که با نظارت بر روی آن، می‌توانید تجربه‌ی بیشتری در این زمینه کسب کنید و چه بسا که به تحلیل آماری رگرسیون علاقمند هم شوید!

مدل‌سازی متغیرها 

مطالعه صفحات زیر پیش نهاد می شود

سوالات متداول

نویسنده: سارا اخلاقی تحلیل آماری تاریخ انتشار: 1400/11/12 ساعت 12:00:00 تعداد بازدید: 339 امتیاز 0 از 0 نظر

کلمات کلیدی: تحلیل آماری رگرسیون چندگانه تحلیل آماری رگرسیون چند متغیره مدلسازی و تحلیل آماری رگرسیون تحلیل رگرسیون داده های آماری آنالیز و تحلیل آماری رگرسیون

دیدگاه کاربران

ارسال دیدگاه