প্রমিত রিগ্রেশন সহগ, রিগ্রেশন সহগ biকে SXi দ্বারা গুণ করে পাওয়া যায় এবং এটিকে SY দিয়ে ভাগ করলে, Y এ প্রত্যাশিত পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে (S Y এর প্রমিত ইউনিটে যেখানে প্রতিটি "ইউনিট" হল একটি পরিসংখ্যানগত একক যা একটি প্রমিত বিচ্যুতির সমান) Xi এর একটি প্রমিত ইউনিটের (… বৃদ্ধির কারণে)
আপনি কিভাবে প্রমিত রিগ্রেশন সহগ ব্যাখ্যা করবেন?
একটি প্রমিত বিটা সহগ প্রতিটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলের প্রভাবের শক্তিকে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এর সাথে তুলনা করে। বিটা সহগের পরম মান যত বেশি, প্রভাব তত শক্তিশালী। উদাহরণস্বরূপ, - এর একটি বিটা। 9 এর একটি বিটা + এর চেয়ে শক্তিশালী প্রভাব রয়েছে।
আমি কি প্রত্যাবর্তনের ক্ষেত্রে প্রমিত বা মানহীন সহগ ব্যবহার করব?
যখন আপনি আপনার নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের উপর আরও প্রভাব সহ স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি খুঁজে পেতে চান তখন তাদের চিহ্নিত করতে আপনাকে অবশ্যই প্রমিত সহগ ব্যবহার করতে হবে। প্রকৃতপক্ষে, একটি বৃহত্তর প্রমিত সহগ সহ একটি স্বাধীন ভেরিয়েবল নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের উপর বেশি প্রভাব ফেলবে।
প্রমিত সহগ 1 এর চেয়ে বেশি হতে পারে?
প্রমিত সহগ 1.00 এর চেয়েবেশি হতে পারে, যেমনটি নিবন্ধটি ব্যাখ্যা করে এবং প্রদর্শন করা সহজ। তাদের বাদ দেওয়া উচিত কিনা তা নির্ভর করে কেন তারা ঘটেছে - তবে সম্ভবত নয়। তারা একটি চিহ্ন যে আপনি কিছু আছেবেশ গুরুতর সমাহার।
আনস্ট্যান্ডার্ডাইজড এবং স্ট্যান্ডার্ডাইজড রিগ্রেশন কোফিসিয়েন্টের মধ্যে পার্থক্য কী?
প্রমিত সহগগুলির বিপরীতে, যা স্বাভাবিক একক-হীন সহগ, একটি অপ্রমাণিত সহগ একক এবং একটি 'বাস্তব জীবন' স্কেল থাকে। একটি অপ্রমাণিত সহগ স্বাধীন পরিবর্তনশীল X এর 1 ইউনিটের পরিবর্তনের কারণে একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল Y-তে পরিবর্তনের পরিমাণকে প্রতিনিধিত্ব করে।
