Regression

Regression analysis natijalari

R- correlation koeffisient va bu mustaqil va nomustaqil o’zgaruvchilar o’rtasida bog’liqlikni hisoblash uchun ishlatiladi.
Bog’liqlik qanchalik yuqori bo’lsa (R->1) prediction qilish shunchalik yaxshiroq bo’ladi.
R2 – mustaqil o’zgaruvchilarning xilma-xilligining nomustaqil o’zgaruvchiga ta’siri
Adjusted R2 – mustaqil o’zgaruvchilarning soni ko’p bo’ladigan bo’lsa har birining nomustaqil o’zgaruvchini hisoblashdagi koeffisiyenti
Error – To’g’ri qiymat va bashorat qilingan qiymat orasidagi ortiqcha hisoblash miqdorining o’rtacha qiymati.

Regression analysis natijalari

3. Logistik regressiya

Logistik regression nomustaqil o’zgaruvchilari harfli yoki tartib sondan iborat bo’lgan holatda analiz qilish uchun ishlatiladigan usuldir.

Misol uchun:

• Misol uchun:
• Biznesda: Online magazindagi eng ko’p sotilgan va sotilishi kutilayotgan tovarlar haqida xulosa va bashorat qilish;
• Medisinada: Bemor haqida ma’lumotlarni kasal yoki kasal emasligi, qaysi turdagi kasal bo’lishi mumkinligi so’zlar bilan ifodalanadi.
• Siyosatda: 5 ta partiya mavjud bo’lsa qaysi bir partiya a’zosi saylanishi mumkinligini bashorat qilishda.

Logistic regression yordamida ikkilik (0 va 1) o’zgaruvchilar bashorat qilinadi.

• Logistic regression yordamida ikkilik (0 va 1) o’zgaruvchilar bashorat qilinadi.
• Mavjudlik ehtimoli 1 va mavjudmaslik esa 0 bilan hisoblanadi.
• Medicinada kasal yoki sog’lommi degan savol qo’yilgan bo’lsa kasallik bor 1, kasallik yo’q 0 sifatida belgilanadi, “yosh”, “jins”, “chakish” ga insonning kasal yoki sog’lom ekanligi aniqlanadi.

Bunday turdagi ma’lumotlar kategorik o’zgaruvchilar ham deb nomalandi. Va bunda belgilash kiritish uchun ikkita 0 va 1 qiymatlardan foydalaniladi.

• Bunday turdagi ma’lumotlar kategorik o’zgaruvchilar ham deb nomalandi. Va bunda belgilash kiritish uchun ikkita 0 va 1 qiymatlardan foydalaniladi.