সুচিপত্র
আমরা রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করি যখন আমাদের কাছে দুটি ভিন্ন উৎস থেকে দুটি ভেরিয়েবল থেকে ডেটা থাকে এবং তাদের মধ্যে একটি সম্পর্ক তৈরি করতে চাই। রিগ্রেশন বিশ্লেষণ আমাদের একটি রৈখিক মডেল সরবরাহ করে যা আমাদের সম্ভাব্য ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে দেয়। সুস্পষ্ট কারণে ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং প্রকৃত মানগুলির মধ্যে কিছু পার্থক্য থাকবে। ফলস্বরূপ, আমরা রিগ্রেশন মডেল ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করি, যা পূর্বাভাসিত এবং প্রকৃত মানের মধ্যে গড় ত্রুটি। এই টিউটোরিয়ালে, আমরা আপনাকে দেখাব কিভাবে এক্সেল -এ রিগ্রেশন বিশ্লেষণের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করা যায়।
অনুশীলন ওয়ার্কবুক ডাউনলোড করুন
আপনি যখন আছেন তখন অনুশীলন করতে এই অনুশীলন ওয়ার্কবুকটি ডাউনলোড করুন এই নিবন্ধটি পড়ছেন।
রিগ্রেশন স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি.xlsx
এক্সেলে রিগ্রেশনের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করার 4 সহজ ধাপ
ধরে নিন আপনার আছে একটি স্বাধীন ভেরিয়েবল ( X ) এবং একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল ( Y ) সহ একটি ডেটা সেট। আপনি দেখতে পারেন, তাদের কোন উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক নেই। কিন্তু আমরা একটা গড়তে চাই। ফলস্বরূপ, আমরা উভয়ের মধ্যে একটি রৈখিক সম্পর্ক তৈরি করতে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করব। আমরা রিগ্রেশন বিশ্লেষণ ব্যবহার করে দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করব। আমরা নিবন্ধের দ্বিতীয়ার্ধে রিগ্রেশন মডেলের কিছু প্যারামিটারের উপর যাব যা আপনাকে ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করবে।
ধাপ 1: ডেটা বিশ্লেষণ কমান্ড প্রয়োগ করুনএকটি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করুন
- প্রথমে, ডেটা ট্যাবে যান এবং ডেটা বিশ্লেষণ এ ক্লিক করুন কমান্ড৷
- ডেটা বিশ্লেষণ তালিকা বাক্স থেকে, নির্বাচন করুন রিগ্রেশন বিকল্প।
- তারপর, ঠিক আছে ক্লিক করুন।
ধাপ 2: রিগ্রেশন বক্সে ইনপুট এবং আউটপুট রেঞ্জ ঢোকান
- ইনপুট Y রেঞ্জ এর জন্য, পরিসরটি নির্বাচন করুন C4:C13 হেডার সহ ।
- লেবেল চেক বক্সে ক্লিক করুন।
- ইনপুট X রেঞ্জ এর জন্য B4:B13 পরিসরটি নির্বাচন করুন।
- পছন্দের অবস্থানে ফলাফল পেতে, আউটপুট পরিসরের জন্য যেকোনো সেল ( B16 ) নির্বাচন করুন ।
- অবশেষে, ঠিক আছে ক্লিক করুন।
আরো পড়ুন: এক্সেলে অনুপাতের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কীভাবে গণনা করবেন (সহজ পদক্ষেপ সহ)
ধাপ 3: স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি খুঁজে বের করুন
- থেকে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ, আপনি মান পেতে পারেন স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি ( 3156471 )।
22>
আরো পড়ুন: কিভাবে এক্সেলে অবশিষ্ট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি খুঁজে পেতে (2 সহজ পদ্ধতি)
ধাপ 4: প্লট রিগ্রেশন মডেল চার্ট
- প্রথমে, ঢোকান<এ ক্লিক করুন 9> ট্যাব।
- চার্ট গ্রুপ থেকে, স্ক্যাটার চার্ট নির্বাচন করুন।
- ডান-ক্লিক করুন একটির উপরেপয়েন্ট।
- বিকল্পগুলি থেকে, এড ট্রেন্ডলাইন বিকল্পটি নির্বাচন করুন।
- অতএব, আপনার<1 রিগ্রেশন এনালাইসিস চার্টটি নিচের চিত্রের মত প্লট করা হবে।
- দেখাতে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ সমীকরণ, ফরম্যাট ট্রেন্ডলাইন থেকে চার্টে সমীকরণ প্রদর্শন বিকল্পে ক্লিক করুন।
- ফলস্বরূপ, রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সমীকরণ ( y = 1.0844x + 107.21 ) চার্টে প্রদর্শিত হবে।
দ্রষ্টব্য:
আপনি পূর্বাভাসিত মান এবং বাস্তবের মধ্যে পার্থক্য গণনা করতে পারেন রিগ্রেশন বিশ্লেষণের সমীকরণ থেকে মান।
পদক্ষেপ:
- রিগ্রেশন বিশ্লেষণ সমীকরণ উপস্থাপন করতে সূত্রটি টাইপ করুন।
=1.0844*B5 + 107.21 
- অতএব, আপনি প্রথম পূর্বাভাসিত মান পাবেন ( 129.9824 ), যা প্রকৃত মান ( 133 ) থেকে আলাদা।
- <1 ব্যবহার করুন অটোফিল টুল D কলাম স্বয়ংক্রিয়ভাবে পূরণ করতে।
- ত্রুটি গণনা করতে, নিম্নলিখিত সূত্রটি টাইপ করুন বিয়োগ করুন।
=C5-D5 
- অবশেষে, স্বতঃ-পূর্ণ কলাম E ত্রুটির মান খুঁজে বের করতে।
আরো পড়ুন: কিভাবে রিগ্রেশন স্লোপের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি গণনা করবেন এক্সেল
এক্সেলে রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ব্যাখ্যা
1. স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি
আমরা রিগ্রেশন বিশ্লেষণ সমীকরণ থেকে দেখতে পারি যে পূর্বাভাসিত এবং প্রকৃত মানগুলির মধ্যে সর্বদা একটি পার্থক্য বা ত্রুটি থাকে। ফলস্বরূপ, আমাদের অবশ্যই পার্থক্যগুলির গড় বিচ্যুতি গণনা করতে হবে।
একটি মান ত্রুটি অনুমানিত মান এবং প্রকৃত মানের মধ্যে গড় ত্রুটি উপস্থাপন করে। আমরা আমাদের উদাহরণ রিগ্রেশন মডেলে মান ত্রুটি হিসাবে 8.3156471 আবিষ্কার করেছি। এটি নির্দেশ করে যে ভবিষ্যদ্বাণী করা এবং প্রকৃত মানগুলির মধ্যে একটি পার্থক্য রয়েছে, যা মান ত্রুটি ( 15.7464 ) বা এর চেয়ে কম হতে পারে। স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি ( 4.0048 )। যাইহোক, আমাদের গড় ত্রুটি হবে 8.3156471 , যা হল মান ত্রুটি ।
ফলস্বরূপ, মডেলের লক্ষ্য হল মান ত্রুটি কমানো। নিম্ন মান ত্রুটি, তত বেশি সঠিক মডেল।
2. সহগ
রিগ্রেশন সহগ মূল্যায়ন করে অজানা মানের প্রতিক্রিয়া। রিগ্রেশন সমীকরণে ( y = 1.0844x + 107.21 ), 1.0844 হল গুণ , x হল ভবিষ্যদ্বাণীকারী স্বাধীন চলক, 107.21 হল ধ্রুবক, এবং y <9 হল x এর প্রতিক্রিয়া মান।
- A ধনাত্মক সহগ এর পূর্বাভাস সহগ যত বেশি, প্রতিক্রিয়া তত বেশিপরিবর্তনশীল এটি একটি আনুপাতিক সম্পর্ককে নির্দেশ করে।
- A নেতিবাচক সহগ ভবিষ্যদ্বাণী করে যে সহগ যত বেশি হবে, প্রতিক্রিয়া মান তত কম হবে। এটি একটি অসমানুপাতিক সম্পর্ককে নির্দেশ করে।
3. P-মান
রিগ্রেশন বিশ্লেষণে, p- মান এবং সহগগুলি আপনাকে জানাতে সহযোগিতা করে যে আপনার মডেলের পারস্পরিক সম্পর্কগুলি পরিসংখ্যানগতভাবে প্রাসঙ্গিক কিনা এবং সেই সম্পর্কগুলি কেমন। নাল হাইপোথিসিস যে স্বাধীন ভেরিয়েবলের সাথে নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের কোন যোগসূত্র নেই তা প্রতিটি স্বাধীন চলকের জন্য p-মান ব্যবহার করে পরীক্ষা করা হয়। কোনো পারস্পরিক সম্পর্ক না থাকলে স্বাধীন ভেরিয়েবলের পরিবর্তন এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের মধ্যে কোনো যোগসূত্র নেই।
- আপনার নমুনা ডেটা মিথ্যা প্রমাণ এর নাল অনুমানকে যথেষ্ট সমর্থন দেয়। একটি ভেরিয়েবলের p-মান আপনার তাত্পর্য থ্রেশহোল্ডের চেয়ে কম হলে পূর্ণ জনসংখ্যা। আপনার প্রমাণ একটি অ-শূন্য পারস্পরিক সম্পর্ক ধারণাকে সমর্থন করে। জনসংখ্যার স্তরে, স্বাধীন ভেরিয়েবলের পরিবর্তনগুলি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পরিবর্তনের সাথে যুক্ত।
- A p-মান বৃহত্তর তাত্পর্য স্তরের থেকে, উভয় দিকে , প্রস্তাব করে যে আপনার নমুনাটিতে অপ্রতুল সম্পর্ক আছে তা প্রতিষ্ঠিত করার জন্য অপ্রতুল প্রমাণ আছে।
কারণ তাদের p-মান ( 5.787E-06 , 1.3E-06<9 ) কম উল্লেখযোগ্য মানের চেয়ে ( 5.787E-06 ), স্বতন্ত্র চলক (X) এবং ইন্টারসেপ্ট হল পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ , যেমনটি রিগ্রেশন আউটপুট উদাহরণে দেখা যায়।
4. আর-বর্গীয় মান
রৈখিক রিগ্রেশন মডেলের জন্য, R-squared হল একটি সম্পূর্ণতা পরিমাপ । এই অনুপাতটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পার্থক্যের শতাংশ দেখায় যেটি যখন একত্রে নেওয়া হয় তখন স্বাধীন কারণগুলির জন্য দায়ী। একটি সহজ 0–100 শতাংশ স্কেলে, R-squared আপনার মডেল এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে সংযোগের শক্তি পরিমাপ করে।
R2 মান হল রিগ্রেশন মডেল আপনার ডেটার সাথে কতটা মানানসই তার একটি পরিমাপ। উচ্চতর সংখ্যা , ভালো মডেলটি সম্ভাব্য।
উপসংহার
আমি আশা করি এই নিবন্ধটি আপনাকে একটি দিয়েছে এক্সেল -এ রিগ্রেশনের স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি কীভাবে গণনা করা যায় সে সম্পর্কে টিউটোরিয়াল। এই সমস্ত পদ্ধতি শিখে নেওয়া উচিত এবং আপনার ডেটাসেটে প্রয়োগ করা উচিত। অনুশীলন ওয়ার্কবুকটি দেখুন এবং এই দক্ষতাগুলি পরীক্ষা করুন। আপনার মূল্যবান সমর্থনের কারণে আমরা এই ধরনের টিউটোরিয়াল তৈরি করতে অনুপ্রাণিত হয়েছি।
আপনার যদি কোনো প্রশ্ন থাকে তাহলে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন। এছাড়াও, নীচের বিভাগে মন্তব্য করতে দ্বিধা বোধ করুন৷
আমরা, Exceldemy টিম, সর্বদা আপনার প্রশ্নের উত্তর দেয়৷
আমাদের সাথে থাকুন এবং শিখতে থাকুন৷
