CalcOpenly
தமிழ்

நேரியல் பின்னடைவுக் கணிப்பான் (சிறந்த பொருத்தக் கோடு)

நேரியல் பின்னடைவுக் கணிப்பான்: மீச்சிறு வர்க்கப் பொருத்தக் கோடு, R², திட்டப்பிழைகள், p மதிப்புகள், முன்னறிவிப்புகள்; பல்லுறுப்பு, அடுக்குக்குறிப் பொருத்தங்களும் உள்ளன.

செயற்கை நுண்ணறிவு எழுத்துக் கருவிகளால் வரைவு உருவாக்கப்பட்டதுபுதுப்பிக்கப்பட்டது சரிபார்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்: 5

வாரப் படிப்பு மணிநேரங்கள் (இயல்புநிலை எடுத்துக்காட்டு).
x இன் அதே வரிசையில் தேர்வு மதிப்பெண்கள்.
முயற்சிக்கவும்
பொருத்திய சமன்பாடு
y = 48.890909 + 3.109091x
பொருத்திய சமன்பாடு: y = 48.890909 + 3.109091x
இடைமறிப்பு b₀
48.890909
சாய்வு / x கெழு b₁
3.109091
தொடர்புக் கெழு r
0.99662
R²
0.993252
திருத்திய R²
0.992408
மீதித் திட்டப்பிழை
0.822966
b₀ இன் திட்டப்பிழை
0.643873
b₁ இன் திட்டப்பிழை
0.090606
முன்னறிந்த y
72.209091
புள்ளிகள் n
10

x இன் ஒவ்வொரு கூடுதல் அலகிற்கும் y இல் பொருத்திய மாற்றம் 3.1091. y இல் கண்ட மாறுதலில் 99.33% பொருத்தத்தால் விளக்கப்படுகிறது. x = 7.5 இல் பொருத்திய மதிப்பு 72.2091.

தரவும் பொருத்திய வளைவும்

607080246810xyŷ = 72.2091
தரவுy = 48.890909 + 3.109091x

மீதிகள்

-2-1012246810xஉண்மை − பொருத்தியது
மீதிபூச்சியம்
கெழுக்கள் (8 விடுதலைப் பாகைகளுடன் t சோதனைகள்) வரிசைகள்: 2
உறுப்புகெழுதிட்டப்பிழைtp மதிப்பு
இடைமறிப்பு48.89090.643975.93251.008 × 10⁻¹²
x3.10910.090634.31465.686 × 10⁻¹⁰
கணக்கிடும் முறை S
  1. சராசரிகள்

    xˉ=6.5,yˉ=69.1\bar x = 6.5,\quad \bar y = 69.1
  2. வர்க்கக் கூட்டுத்தொகைகள்

    Sxx=∑(xi−xˉ)2=82.5,Sxy=∑(xi−xˉ)(yi−yˉ)=256.5S_{xx} = \sum (x_i-\bar x)^2 = 82.5,\quad S_{xy} = \sum (x_i-\bar x)(y_i-\bar y) = 256.5
  3. சாய்வு

    b1=SxySxx=256.582.5=3.109091b_1 = \frac{S_{xy}}{S_{xx}} = \frac{256.5}{82.5} = 3.109091
  4. இடைமறிப்பு

    b0=yˉ−b1xˉ=69.1−3.109091×6.5=48.890909b_0 = \bar y - b_1 \bar x = 69.1 - 3.109091 \times 6.5 = 48.890909
  5. பொருத்த நன்மை

    R2=1−SSESST=1−5.418182802.9=0.993252,s=SSEn−2=0.822966R^2 = 1 - \frac{SSE}{SST} = 1 - \frac{5.418182}{802.9} = 0.993252,\quad s = \sqrt{\frac{SSE}{n - 2}} = 0.822966
  6. முன்னறிவிப்பு

    y^(7.5)=72.209091\hat y(7.5) = 72.209091

நேரியல் பின்னடைவுக் கணிப்பான் (சிறந்த பொருத்தக் கோடு) பற்றி

புள்ளிகளிலிருந்து செங்குத்துத் தொலைவுகளின் வர்க்கக் கூட்டுத்தொகையைச் சிறிதாக்கும் கோடு அல்லது வளைவை மீச்சிறு வர்க்க முறை தேர்ந்தெடுக்கும். நேர்கோட்டின் சாய்வு b₁ = Sxy/Sxx; இடைமறிப்பு b₀ = ȳ − b₁x̄. 2 முதல் 4 வரை படியுள்ள பல்லுறுப்புகள் இயல்நிலைச் சமன்பாடுகளைத் தீர்க்கும்; அடுக்குக்குறி மாதிரி ln y இல் நேர்கோட்டைப் பொருத்தும். மீதி விடுதலைப் பாகைகளும் திட்டப்பிழைகளும் அனுமதித்தால் கெழுக்களுக்கு t, p மதிப்புகள் தரப்படும். நேரியல், பல்லுறுப்பில் y இன் மாறுதலையும் அடுக்குக்குறியில் ln y இன் மாறுதலையும் R² விவரிக்கும்.

இயல்புநிலை 10 மாணவர்களின் வாரப் படிப்பு மணிநேரங்களையும் தேர்வு மதிப்பெண்களையும் ஒப்பிடுகிறது. பொருத்தம் y = 48.89 + 3.109x; கூடுதல் மணிநேரத்துடன் சுமார் 3.1 கூடுதல் புள்ளிகள் தொடர்புடையவை. R² = 0.9933; 7.5 மணிநேரத்தில் முன்னறிவிப்பு 72.2.

திட்டப்பிழைகளுக்கு சார்பற்ற, மாறாத மாறுபாடுள்ள பிழைகளும் சரியான மாதிரியும் தேவை. சிறிய மாதிரியின் துல்லிய t ஊகத்திற்கு பொருத்திய அளவில் இயல்நிலைப் பிழைகளும் தேவை. வளைந்த அல்லது புனல் வடிவ மீதிப்படம் மாதிரியில் ஏதோ குறைவு இருப்பதைக் காட்டும். x தரவு வரம்பிற்கு வெளியே முன்னறிவித்தால் வெளிக்கணிப்பு எச்சரிக்கை வரும்.

ஒவ்வொரு x க்கும் அதே வரிசையில் y உள்ளிடவும்

இரு பட்டியல்களின் நீளமும் சமமாக இருக்க வேண்டும். x விளக்க மாறி; y பொருத்த வேண்டிய மதிப்பு. ஒரே அளவீட்டு வரையறையையும் அலகுகளையும் பயன்படுத்துங்கள். குறைந்தபட்சப் புள்ளிகள் இருப்பதால் மட்டும் தரவின் வடிவம் நம்பகமானதாகாது; சிதறல் படத்தை முதலில் பார்க்கவும். தனிப்பட்ட பெயர்களை எண் பட்டியல்களில் சேர்க்க வேண்டியதில்லை.

நேரியல் முறை y=b₀+b₁x ஐச் செங்குத்து மீதிகளின் வர்க்கக் கூட்டுத்தொகை சிறிதாகுமாறு பொருத்தும். b₀ இடைமறிப்பு; b₁ ஓர் அலகு x மாற்றத்திற்கான பொருத்திய y மாற்றம். இது x இன் அளவீட்டுப் பிழையைத் தனியாக மாதிரியாக்கும் முறை அல்ல. x அனைத்தும் சமம் எனில் சாய்வை மதிப்பிட முடியாது.

பொருத்தத்தையும் முன்னறிவிப்பையும் சரிபார்க்கவும்

முன்னறிவிக்கும் x ஐக் கொடுத்தால் பொருத்திய வளைவின் y கிடைக்கும். கீழுள்ள வழக்குகள் துல்லியக் கோடு, எதிர்மச் சாய்வு, மீளும் x ஆகியவற்றை ஒப்பிட உதவும். தரவு வரம்பிற்கு வெளியிலான x வெளிக்கணிப்பு; கணக்கு வருவதால் மட்டும் நம்பகமான முன்னறிவிப்பாகாது.

வழக்கு / உள்ளீடுகள்இடைமறிப்பு b₀சாய்வு b₁
இயல்புநிலை படிப்பு நேரத் தரவு48.8909093.109091
துல்லிய y=1+2x12
எதிர்மச் சாய்வு வழக்கு11.8-1.8
மீளும் x மதிப்புகள்0.52

பல்லுறுப்பு மற்றும் அடுக்குக்குறிப் பொருத்தங்கள்

பல்லுறுப்பின் படியை அதிகரித்தால் பயிற்சித் தரவின் R² குறையாது; அதனால் அதிகப் படியே சிறந்தது என்று பொருளல்ல. ஒவ்வொரு படிக்கும் போதுமான வேறு x மதிப்புகள் தேவை. மிக அருகிலுள்ள x மதிப்புகளில் எண்ணியல் பிரச்சினைகள் வரலாம். மீதிப் புள்ளிகளின் வளைவு, புனல் வடிவம் அல்லது சில ஆதிக்கப் புள்ளிகளைப் பார்க்கவும்.

அடுக்குக்குறி முறை x, ln y இல் நேர்கோட்டைப் பொருத்தும்; எனவே எல்லா y உம் நேர்மமாக இருக்க வேண்டும். அதன் R², மீதிப்பிழை ஆகியவை ln y அளவிற்கானவை. மூல y அளவில் நேரியல் முறையின் R² உடன் அவற்றை ஒரே பொருளில் ஒப்பிட வேண்டாம். மீண்டும் மாற்றிய பொருத்தம் மூல அளவின் வர்க்கப் பிழையை நேரடியாகச் சிறிதாக்குவதில்லை.

கெழுக்களின் திட்டப்பிழை, t சோதனைக்குச் சரியான மாதிரி, சார்பற்ற ஒரே மாறுபாட்டுப் பிழைகள், போதுமான மீதி விடுதலைப் பாகைகள் தேவை. சிறிய மாதிரியின் துல்லிய ஊகத்திற்கு பொருத்திய அளவில் இயல்நிலைப் பிழைகள் முக்கியம். பெரிய R² காரணத்தை நிரூபிக்காது; இக்கருவி தனிப்பட்ட எதிர்காலப் பதிவின் முழு முன்னறிவிப்பு இடைவெளியைத் தருவதாகக் கருத வேண்டாம். தொடர்புக் கெழு, விவரணப் புள்ளியியல் ஆகியவற்றுடன் சேர்த்துப் படிக்கவும்.

தீர்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள்

துல்லிய நேர்கோடு y = 1 + 2x

x மதிப்புகள்
1, 2, 3
y மதிப்புகள்
3, 5, 7
மாதிரி
நேரியல்
x இல் y ஐ முன்னறி
4
பொருத்திய சமன்பாடு
y = 1 + 2x
இடைமறிப்பு b₀
1
சாய்வு / x கெழு b₁
2
R²
1
முன்னறிந்த y
9

சரிபார்ப்பின் மூலம்: எடுத்துக்காட்டுச் சரிபார்ப்பு: (1,3), (2,5), (3,7) ஆகியவை y = 1 + 2x இல் துல்லியமாக உள்ளன; x = 4 இல் y = 9.

படிப்பு மணிநேரம் எதிராக மதிப்பெண் (நேரியல்)

x மதிப்புகள்
2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11
y மதிப்புகள்
55, 58, 62, 64, 68, 71, 72, 78, 80, 83
மாதிரி
நேரியல்
x இல் y ஐ முன்னறி
7.5
சாய்வு / x கெழு b₁
3.109091
இடைமறிப்பு b₀
48.890909
R²
0.993252
திருத்திய R²
0.992408
மீதித் திட்டப்பிழை
0.822966
b₁ இன் திட்டப்பிழை
0.090606
b₀ இன் திட்டப்பிழை
0.643873
முன்னறிந்த y
72.209091
தொடர்புக் கெழு r
0.99662

சரிபார்ப்பின் மூலம்: எடுத்துக்காட்டுச் சரிபார்ப்பு: துல்லியப் பின்னங்களில் b₁ = Sxy/Sxx, b₀ = ȳ − b₁x̄; தசம வர்க்கமூலத்துடன் se = √(SSE/(n − 2)).

இரண்டாம் படிப் போக்கு

x மதிப்புகள்
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
y மதிப்புகள்
2.1, 3.9, 8.2, 14.8, 24.1, 35.9, 50.2, 66.8
மாதிரி
பல்லுறுப்புக்கோவை
படி
2 (இரண்டாம் படி)
இடைமறிப்பு b₀
2.85
சாய்வு / x கெழு b₁
-1.980952
x² கெழு b₂
1.247619
R²
0.999994
மீதித் திட்டப்பிழை
0.069007

சரிபார்ப்பின் மூலம்: எடுத்துக்காட்டுச் சரிபார்ப்பு: 3×3 இயல்நிலைச் சமன்பாடுகளின் துல்லியப் பின்னத் தீர்வு: b₀ = 57/20, b₁ = −208/105, b₂ = 131/105.

துல்லிய நான்காம் படி y = 1 + x + x² + x³ + x⁴

x மதிப்புகள்
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
y மதிப்புகள்
1 5 31 121 341 781 1555 2801 4681 7381 11111
மாதிரி
பல்லுறுப்புக்கோவை
படி
4 (நான்காம் படி)
x இல் y ஐ முன்னறி
11
இடைமறிப்பு b₀
1
சாய்வு / x கெழு b₁
1
x² கெழு b₂
1
x³ கெழு b₃
1
x⁴ கெழு b₄
1
R²
1
முன்னறிந்த y
16,105

சரிபார்ப்பின் மூலம்: எடுத்துக்காட்டுச் சரிபார்ப்பு: y = 1 + x + x² + x³ + x⁴ என அமைத்த தரவில் எல்லாக் கெழுக்களும் 1; R² = 1. 1 + 11 + 121 + 1331 + 14641 = 16105.

கேள்விகள்

சிறந்த பொருத்தக் கோட்டை எவ்வாறு கணக்கிடுவது?

x̄, ȳ சராசரிகளைப் பெற்று சாய்வு b₁ = Σ(x − x̄)(y − ȳ) / Σ(x − x̄)², இடைமறிப்பு b₀ = ȳ − b₁x̄ கணக்கிடவும். இயல்புநிலைப் படிப்பு நேரத் தரவில் Sxy = 256.5, Sxx = 82.5; எனவே b₁ = 3.109, b₀ = 48.89. NIST/SEMATECH §4.1.4.1 விவரிப்பதுபோல் இக்கோடு செங்குத்துத் தொலைவுகளின் வர்க்கக் கூட்டுத்தொகையைச் சிறிதாக்கும்.

பின்னடைவில் R² எதைக் கூறுகிறது?

மாதிரி விளக்கும் y மாறுதலின் பங்கு: R² = 1 − SSE/SST. இயல்புநிலை R² = 0.9933; படிப்பு நேரம் தேர்வு மதிப்பெண் பரவலின் 99.3% ஐ விளக்குகிறது. நேர்கோட்டிற்கு R² என்பது தொடர்புக் கெழு r இன் வர்க்கம். பெரிய R² என்பது x, y க்குக் காரணம் என்பதையோ மாதிரியின் வடிவம் சரி என்பதையோ தரவிற்கு அப்பால் முன்னறிவிப்பு செல்லும் என்பதையோ நிரூபிக்காது.

R² மற்றும் திருத்திய R² இடையே என்ன வேறுபாடு?

கூடுதல் கெழுக்களுக்குத் திருத்திய R² ஈடுசெய்யும்: 1 − (1 − R²)(n − 1)/(n − k); k இடைமறிப்பு உட்பட கெழுக்களின் எண்ணிக்கை. உறுப்பு சேர்க்கும்போது R² குறையாது; எனவே நான்காம் படி குறைந்தது இரண்டாம் படியளவாவது பொருந்தும். புதிய உறுப்பு போதுமான மாறுதலை விளக்காவிட்டால் திருத்திய R² குறையும். இயல்புநிலையில் n = 10, k = 2; R² = 0.99325 என்பது 0.99241 ஆகும்.

சாய்வின் p மதிப்பின் பொருள் என்ன?

உண்மைச் சாய்வு 0 என்ற பூச்சியக் கருதுகோளை, n − 2 விடுதலைப் பாகையில் t = b₁/SE(b₁) மூலம் சோதிக்கும். இயல்புநிலையில் t = 3.109/0.0906 = 34.3; 8 விடுதலைப் பாகையில் p = 5.7 × 10⁻¹⁰. மணிநேரத்திற்கும் மதிப்பெண்ணிற்கும் நேரியல் தொடர்பே இல்லையெனில் இவ்வளவு சாய்வு அரிது. விளைவின் அளவையோ முக்கியத்துவத்தையோ p மதிப்பு கூறாது.

நேர்கோட்டிற்குப் பதிலாக அடுக்குக்குறிப் பொருத்தத்தை எப்போது பயன்படுத்துவது?

x இன் ஒவ்வோர் அலகிற்கும் y தோராயமாக மாறாத சதவீதத்தில் வளரும் அல்லது குறையும் நிலையில்; அப்போது x க்கு எதிராக ln y நேர்கோடாக இருக்கும். எடுத்துக்காட்டில் x என்பது 0 இலிருந்து 5 ஆகும்போது y என்பது 3.0 இலிருந்து 22.1 ஆகிறது; y = 2.98·e^(0.4007x), ஓர் அலகிற்கு 49.3% உயர்வு. Excel LOGEST போல ln y இல் பொருத்தப்படுவதால் R² என்பது ln y ஐ விவரிக்கிறது; y ஐ அல்ல.

இந்தக் கணிப்பான் பற்றி

b1=∑(xi−xˉ)(yi−yˉ)∑(xi−xˉ)2,b0=yˉ−b1xˉ,R2=1−∑(yi−y^i)2∑(yi−yˉ)2b_1 = \frac{\sum (x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum (x_i-\bar x)^2},\quad b_0 = \bar y - b_1\bar x,\quad R^2 = 1 - \frac{\sum (y_i-\hat y_i)^2}{\sum (y_i-\bar y)^2}

ஆதாரங்கள்

  1. NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, §4.1.4.1 Linear least squares regression
  2. NIST Statistical Reference Datasets — linear regression
  3. Draper & Smith, Applied Regression Analysis, 3rd ed. (Wiley, 1998), ch. 1 and 12

ஆதாரங்களுடன் சரிபார்க்கப்பட்டது

இந்தக் கணிப்பானில் சுயாதீன ஆதாரங்களிலிருந்து பதில்கள் பெறப்பட்ட 5 தீர்க்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள் உள்ளன. இவை சோதனைத் தொகுப்பில் இயங்குகின்றன; இங்கேயும் அவற்றை இயக்கலாம்.

இந்தக் கணிப்பானை உங்கள் தளத்தில் சேர்த்துக்கொள்ளுங்கள்

கணிப்பான் எங்கு தோன்ற வேண்டுமோ அங்கே இதை ஒட்டுங்கள். இதைப் பயன்படுத்துவது இலவசம், இங்கே செய்யப்படும் திருத்தங்கள் இதிலும் தானாகவே வந்துவிடும், அதற்குக் கீழே உள்ள நன்றிக் குறிப்பு மூலப் பக்கத்தை இணைப்பதால் உங்கள் வாசகர்கள் முழு வடிவத்தைக் கண்டறியலாம்.

உயரம்
உட்பொதிப்பின் முன்னோட்டத்தைப் பார்

நன்றிக் குறிப்பை அப்படியே வைத்திருங்கள். இது ஒன்றே நிபந்தனை, இதுவே இந்தக் கணிப்பான்களை இலவசமாக வைத்திருக்கிறது.