লজিস্টিক রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস হল একটি দ্বিমুখী নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল এর সাথে (শ্রেণীগত বা অবিচ্ছিন্ন) স্বাধীন পরিবর্তনশীল(গুলি) এর সংযোগ পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত হয়। এটি রৈখিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণের বিপরীতে যেখানে নির্ভরশীল ভেরিয়েবল একটি ক্রমাগত পরিবর্তনশীল৷
আপনি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ কিভাবে ব্যাখ্যা করবেন?
বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য মূল ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করুন
- ধাপ 1: প্রতিক্রিয়া এবং শব্দের মধ্যে সম্পর্ক পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা নির্ধারণ করুন।
- ধাপ 2: ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের প্রভাব বুঝুন।
- পদক্ষেপ 3: মডেলটি আপনার ডেটার সাথে কতটা উপযুক্ত তা নির্ধারণ করুন।
- পদক্ষেপ 4: মডেলটি ডেটার সাথে খাপ খায় না কিনা তা নির্ধারণ করুন।
আপনি কখন লজিস্টিক রিগ্রেশন উদাহরণ ব্যবহার করবেন?
লজিস্টিক রিগ্রেশন শ্রেণীগত নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পূর্বাভাস দিতে প্রয়োগ করা হয়। অন্য কথায়, এটি ব্যবহার করা হয় যখন ভবিষ্যদ্বাণীটি শ্রেণীবদ্ধ হয়, উদাহরণস্বরূপ, হ্যাঁ বা না, সত্য বা মিথ্যা, 0 বা 1। লজিস্টিক রিগ্রেশনের পূর্বাভাসিত সম্ভাব্যতা বা আউটপুট যেকোন একটি হতে পারে তাদের, এবং কোন মধ্যম স্থল নেই।
কিভাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন গণনা করা হয়?
এই ধরনের লজিস্টিক মডেলকে লগ-অডস মডেল বলা হয়। তাই, পরিসংখ্যানে, লজিস্টিক রিগ্রেশনকে কখনও কখনও লজিস্টিক মডেল বা লজিট মডেল বলা হয়। … প্রতিকূল অনুপাত (উল্লেখিত OR) সহজভাবে একটি গোষ্ঠীর ক্ষেত্রে একটি কেস হওয়ার সম্ভাবনার দ্বারা বিভক্ত কেস হওয়ার সম্ভাবনা দ্বারা গণনা করা হয়অন্য গ্রুপের জন্য।
আপনি লজিস্টিক রিগ্রেশনে কী রিপোর্ট করেন?
লজিস্টিক রিগ্রেশনের ক্লাসিক্যাল রিপোর্টিং এর মধ্যে রয়েছে অডস অনুপাত এবং ৯৫% কনফিডেন্স ইন্টারভাল, সেইসাথে মাল্টিভেরিয়েট মডেলের মূল্যায়নের জন্য AUC।
