উদাহরণস্বরূপ, অনেক লোক ডামি ভেরিয়েবলের মানসম্মত করতে পছন্দ করেন না, যার মান শুধুমাত্র 0 এবং 1, কারণ একটি "একটি স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি বৃদ্ধি" এমন কিছু নয় যা আসলে এমন একটি ভেরিয়েবলের সাথে ঘটতে পারে। অতএব, আপনি অবিচ্ছিন্ন X ভেরিয়েবলের মানসম্মত করার সময় ডামি ভেরিয়েবলগুলিকে মানহীন রেখে যেতে চাইতে পারেন।
আমাকে কি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল প্রমিত করতে হবে?
যখন আপনার রিগ্রেশন মডেলে বহুপদী পদ বা ইন্টারঅ্যাকশন পদ থাকে তখন আপনার ভেরিয়েবলগুলিকে প্রমিত করা উচিত। যদিও এই ধরনের পদগুলি প্রতিক্রিয়া এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারী ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ তথ্য প্রদান করতে পারে, তারা অত্যধিক পরিমাণে বহুসংখ্যা তৈরি করে৷
বাইনারি ভেরিয়েবলকে মানসম্মত করা কি অর্থপূর্ণ?
কিছু গবেষক বাইনারি ভেরিয়েবলের মানসম্মত করার পক্ষে আছেন কারণ এটি সমস্ত ভবিষ্যদ্বাণীকে একই স্কেলে তৈরি করবে। এটি শাস্তিমূলক রিগ্রেশন (লাসো) এর একটি আদর্শ অনুশীলন। এই ক্ষেত্রে, গবেষকরা ভেরিয়েবলের ব্যাখ্যাকে উপেক্ষা করেন।
আমাদের কি শ্রেণীগত ভেরিয়েবলকে প্রমিত করা উচিত?
এটি সাধারণ ঢাল বিশ্লেষণে ডেটাকে আরও ব্যাখ্যাযোগ্য করার জন্য মানককরণ বা কেন্দ্র ভেরিয়েবল করা সাধারণ অভ্যাস; যাইহোক, শ্রেণীগত ভেরিয়েবল কখনই প্রমিত বা কেন্দ্রীভূত হওয়া উচিত নয়। এই পরীক্ষাটি সমস্ত কোডিং সিস্টেমের সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে৷
আপনি কিভাবে বিভিন্ন ভেরিয়েবলকে মানসম্মত করবেন?
সাধারণত, মানসম্মত করার জন্যভেরিয়েবল, আপনি একটি ভেরিয়েবল এর গড় এবং আদর্শ বিচ্যুতি গণনা করেন। তারপর, ভেরিয়েবলের প্রতিটি পর্যবেক্ষিত মানের জন্য, আপনি গড় বিয়োগ করুন এবং আদর্শ বিচ্যুতি দ্বারা ভাগ করুন।
