রিগ্রেশন বিশ্লেষণ একটি বহুল ব্যবহৃত পরিসংখ্যানগত গণনা। আমরা প্রায়ই আমাদের ইচ্ছা অনুযায়ী এই ধরনের হিসাব করি। এক্সেলে, আমরা একাধিক ধরনের রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করতে পারি। এই নিবন্ধে, আমরা প্রদর্শন করব কিভাবে এক্সেলে লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে হয়। আপনিও যদি এই বিশ্লেষণটি শিখতে আগ্রহী হন, তাহলে অনুশীলন ওয়ার্কবুক ডাউনলোড করুন এবং আমাদের অনুসরণ করুন।

অনুশীলন ওয়ার্কবুক ডাউনলোড করুন

আপনি যখন এই নিবন্ধটি পড়ছেন তখন অনুশীলনের জন্য এই অনুশীলন ওয়ার্কবুকটি ডাউনলোড করুন।

লজিস্টিক রিগ্রেশন.xlsx

লজিস্টিক রিগ্রেশন কি?

লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ হল একটি পরিসংখ্যানগত শিক্ষার অ্যালগরিদম যা কিছু স্বাধীন মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে একটি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলের মান অনুমান করতে ব্যবহার করে। এটি একজন ব্যক্তিকে তার পছন্দসই বিভাগের উপর ভিত্তি করে একটি বড় ডেটাসেট থেকে ফলাফল পেতে সহায়তা করে। লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ প্রধানত তিন প্রকার:

1. বাইনারী লজিস্টিক রিগ্রেশন
2. মাল্টিনোমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশন
3. অর্ডিনাল লজিস্টিক রিগ্রেশন

বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন: বাইনারি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ মডেলে, আমরা একটি বিভাগকে শুধুমাত্র দুটি ক্ষেত্রে সংজ্ঞায়িত করি। হ্যাঁ/না বা ইতিবাচক/নেতিবাচক৷

মাল্টিনোমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশন: মাল্টিনোমিনাল লজিস্টিক বিশ্লেষণ তিন বা তার বেশি শ্রেণীবিভাগের সাথে কাজ করে৷ আমাদের ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য যদি আমাদের কাছে দুটি শ্রেণীবদ্ধ বিভাগ থাকে, তাহলে আমরা এই রিগ্রেশন বিশ্লেষণ মডেলটি ব্যবহার করতে পারি।

অর্ডিনাল লজিস্টিকরিগ্রেশন: এই রিগ্রেশন অ্যানালাইসিস মডেল দুটির বেশি বিভাগের জন্য কাজ করে। যাইহোক, এই মডেলে, তাদের শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য আমাদের একটি পূর্বনির্ধারিত ক্রম প্রয়োজন।

এক্সেল-এ লজিস্টিক রিগ্রেশন করার জন্য ধাপে ধাপে পদ্ধতি

এই নিবন্ধে, আমরা বাইনারি লজিস্টিক্যাল রিগ্রেশন সম্পাদন করব বিশ্লেষণ এই ধরনের বিশ্লেষণ আমাদের পছন্দসই পরিবর্তনশীলের একটি ভবিষ্যদ্বাণী মান প্রদান করে। বিশ্লেষণ সম্পাদন করতে, আমরা একটি শিল্প থেকে 10টি মেশিনের একটি ডেটাসেট বিবেচনা করি। মেশিনের প্রাপ্যতা ইতিবাচক বা নেতিবাচক হতে পারে। বাইনারি ডিজিট 1=ধনাত্মক , এবং 0=নেতিবাচক , এবং এই মানগুলি B কলামে দেখানো হয়েছে। এই মেশিনগুলির বয়স কলাম C এবং প্রতি সপ্তাহে তাদের গড় ডিউটি ​​ঘন্টা কলাম D । সুতরাং, আমাদের ডেটাসেটটি সেলের পরিসরে রয়েছে B5:D14 । প্রারম্ভিক রিগ্রেশন সলভার ভেরিয়েবলের মানগুলি কোষের পরিসরে রয়েছে C16:D18 । সম্পূর্ণ বিশ্লেষণ পদ্ধতিটি ধাপে ধাপে নীচে ব্যাখ্যা করা হয়েছে:

ধাপ 1: আপনার ডেটাসেট ইনপুট করুন

এই ধাপে, আমরা আপনার ডেটাসেট আমদানি করতে যাচ্ছি:

• প্রথমত, Excel এ আপনার ডেটাসেট সঠিকভাবে ইনপুট করুন। আমাদের বিশ্লেষণের জন্য, আমরা ডেটাসেটটিকে কোষের পরিসরে ইনপুট করি B5:D14 ।

• তারপর, আপনার <1 ইনপুট করুন>সল্ভার ডিসিশন ভেরিয়েবল' আমরা সেগুলিকে সেলের রেঞ্জে ইনপুট করি D16:D18।
• আমরা সমস্ত ভেরিয়েবলের মানকে 0.01 হিসাবে ধরে নিচ্ছি।

পড়ুনআরও: এক্সেল ডেটা সেটগুলিতে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন (2 পদ্ধতি)

ধাপ 2: লগিট মান মূল্যায়ন করুন

এই ধাপে, আমরা গণনা করতে যাচ্ছি আমাদের ডেটাসেটের জন্য লজিট মান। আমরা আমাদের গণনায় লজিট মানটিকে X হিসাবে সংজ্ঞায়িত করি। Logit মানের সূত্র হল:

এখানে, b0, b1, এবং b2 হল রিগ্রেশন ভেরিয়েবল।

• সেলে নিচের সূত্রটি লিখুন E5 । ভেরিয়েবলের সেল মান হিমায়িত করতে পরম চিহ্নটি ব্যবহার করুন। আপনি যদি এবসোলিউট সেল রেফারেন্স চিহ্নটি ইনপুট করতে না জানেন তবে আপনি এটি বিভিন্ন উপায়ে ইনপুট করতে পারেন।

=$D$16+$D$17*C5+$D$18*D5

• তারপর, আপনার কীবোর্ডে Enter কী টিপুন।

• এর পর, E14 কক্ষ পর্যন্ত সূত্র অনুলিপি করতে হ্যান্ডেল পূরণ করুন আইকনে ডাবল-ক্লিক করুন ।

• আপনি X এর সমস্ত মান পাবেন।

আরো পড়ুন: <1 এক্সেলে কিভাবে সহজ রৈখিক রিগ্রেশন করতে হয় (৪টি সহজ পদ্ধতি)

ধাপ 3: প্রতিটি ডেটার জন্য লগিটের সূচকীয় নির্ধারণ করুন

এখানে, আমরা লগিটের সূচকীয় মান গণনা করব মান, এর জন্য, আমরা EXP ফাংশন :

• X এর সূচকীয় মান নির্ধারণ করতে ব্যবহার করতে যাচ্ছি, ঘরে নিচের সূত্রটি লিখুন F5 :

=EXP(E5)

• একইভাবে, সূত্রটি অনুলিপি করতে ফিল হ্যান্ডেল আইকনে ডাবল ক্লিক করুন পূর্ববর্তী ধাপ। আপনি X এর সমস্ত সূচকীয় মান পাবেন।

ধাপ 4: সম্ভাব্যতার মান গণনা করুন

P( X) হল X ইভেন্টটি হওয়ার সম্ভাব্যতার মান। ইভেন্টের সম্ভাব্যতা X এভাবে সংজ্ঞায়িত করতে পারে:

• এটি গণনা করতে, G5<2 কক্ষে নিম্নলিখিত সূত্রটি লিখুন>.

=F5/(1+F5)

• এন্টার টিপুন কী।
• এখন, সমস্ত মানের মান পেতে ফিল হ্যান্ডেল আইকনটিকে G15 পর্যন্ত টেনে আনুন।

<27

আরো পড়ুন: এক্সেলের লিনিয়ার রিগ্রেশনে P মান কীভাবে গণনা করবেন (3 উপায়)

ধাপ 5: লগ-এর সমষ্টি মূল্যায়ন করুন সম্ভাবনার মান

নিম্নলিখিত ধাপে, আমরা লগ-লাইকলিহুডের মান মূল্যায়ন করতে যাচ্ছি। এর পর আমরা সমস্ত ডেটা যোগ করতে SUM ফাংশন ব্যবহার করব:

• লগ-সম্ভাবনা মান গণনা করতে, আমরা যাচ্ছি আমাদের ডেটাসেটে LN ফাংশন ব্যবহার করুন। সেলে H5 , নিম্নলিখিত সূত্রটি লিখুন:

=(B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5))

• এখন, টিপুন কীবোর্ডে Enter কী।

• তারপর, এ ডাবল ক্লিক করুন সমস্ত লগ-সম্ভাব্য মান নির্ণয় করতে হ্যান্ডেল আইকনটি পূরণ করুন।

• এর পরে, সেলে H15 , লিখুন সমস্ত মান যোগ করার জন্য নিম্নলিখিত সূত্র।

=SUM(H5:H14)

🔍 সূত্রের ভাঙ্গন

আমরা করছিসেল H5 এর জন্য এই ব্রেকডাউন।

👉 LN(G5): এই ফাংশনটি -0.384 রিটার্ন করে।

👉 LN(1-G5): এই ফাংশনটি ফেরত দেয় -1.144.

👉 (B5*LN(G5))+((1-B5)* LN(1-G5): এই ফাংশনটি -0.384 ফেরত দেয়।

ধাপ 6: চূড়ান্ত বিশ্লেষণের জন্য সমাধান বিশ্লেষণ টুল ব্যবহার করুন

এখন, আমরা পরিচালনা করব চূড়ান্ত রিগ্রেশন বিশ্লেষণ। আমরা Solver কমান্ডের মাধ্যমে বিশ্লেষণটি সম্পাদন করব। আপনি যদি এটি ডেটা ট্যাবে দেখতে না পান, তাহলে আপনাকে এক্সেল অ্যাড-ইনস থেকে সল্ভার সক্ষম করতে হবে।

• এটি সক্ষম করতে, ফাইল > অপশন ।

• এর ফলে, Excel Options নামে একটি ডায়ালগ বক্স আসবে।
• এই ডায়ালগ বক্সে, অ্যাড-ইনস বিকল্পটি নির্বাচন করুন।
• এখন, পরিচালনা বিভাগে এক্সেল অ্যাড-ইনস বিকল্পটি নির্বাচন করুন। এবং যাও ক্লিক করুন।

• অ্যাড-ইনস শিরোনামের একটি ছোট ডায়ালগ বক্স প্রদর্শিত হবে।
• তারপর, সল্ভার অ্যাড-ইন বিকল্পটি চেক করুন এবং ঠিক আছে ক্লিক করুন৷

• এর পরে, ডেটা ট্যাবে যান, এবং আপনি বিশ্লেষণ গ্রুপে সল্ভার কমান্ডটি পাবেন৷

• এখন, সল্ভার কমান্ডে ক্লিক করুন।
• সল্ভার প্যারামিটার শিরোনামের একটি নতুন ডায়ালগ বক্স প্রদর্শিত হবে।
<9 উদ্দেশ্য সেট করুন বক্সে, আপনার মাউস দিয়ে সেলটি $H$15 বেছে নিন। আপনি আপনার কীবোর্ডে সেল রেফারেন্সও লিখতে পারেন। আপনি ব্যবহার নিশ্চিত করুন এবসোলুট সেল রেফারেন্স এখানে সাইন করুন।
• এরপর, পরিবর্তনশীল কোষ পরিবর্তন করে বিকল্পে ঘরের পরিসর নির্বাচন করুন $D$16:$D$18 ।
• তারপর, মেক আনকস্ট্রেইনড ভেরিয়েবলগুলিকে অ-নেতিবাচক করুন চেকটি আনচেক করুন যদি এটি ইতিমধ্যেই চেক করা হিসাবে দেখায় তাহলে নেতিবাচক মানগুলি পেতে৷
• অবশেষে, ক্লিক করুন সমাধান বোতাম।

• এর ফলে, সমাধান ফলাফল বক্সটি আপনার সামনে উপস্থিত হবে।<10
• এখন, কিপ সল্ভার সলিউশন বেছে নিন এই বাক্সটি আপনাকে দেখাবে যে আপনার রিগ্রেশন বিশ্লেষণ একত্রিত হয়েছে নাকি ভিন্ন হয়েছে।
• বক্সটি বন্ধ করতে ঠিক আছে ক্লিক করুন।

• শেষে, আপনি সেলের পরিসরে ভেরিয়েবলের মান দেখতে পাবেন D16:D18 পরিবর্তিত হয়েছে। এর পাশাপাশি, আপনি E, F, G , এবং H কলামের মানগুলিও আগের ধাপগুলির থেকে পার্থক্য দেখাচ্ছে৷

দেখুন যে আমাদের অনুমান করা রিগ্রেশন ভেরিয়েবল মান নতুন বিশ্লেষণ মানের সাথে প্রতিস্থাপিত হয়েছে এবং এই মানগুলি আমাদের ডেটাসেটের সঠিক রিগ্রেশন পরিবর্তনশীল মান। আমরা যে কোনও নির্দিষ্ট ডেটার ফলাফল বিবেচনা করতে পারি, যেমন মেশিন যার বয়স 68 মাস এবং 4 গড়। প্রতি সপ্তাহে কোন শিফট নেই। P(X) এর মান হল 0.67 । আমরা যদি তাকাই তাহলে এটা আমাদের বোঝায়মেশিনের কাজের অবস্থার জন্য সেই ইভেন্টের সম্ভাবনা প্রায় 67% ।

আমরা রিগ্রেশন ভেরিয়েবলের চূড়ান্ত মান ব্যবহার করে এটিকে আলাদাভাবেও দেখাতে পারি।

এইভাবে, আমরা বলতে পারি যে আমাদের কাজের পদ্ধতি সফলভাবে কাজ করেছে এবং আমরা বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হয়েছি।

উপসংহার

এটি এই নিবন্ধের শেষ . আমি আশা করি এই নিবন্ধটি আপনার জন্য সহায়ক হবে এবং আপনি Excel এ লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে সক্ষম হবেন। অনুগ্রহ করে নীচের মন্তব্য বিভাগে আমাদের সাথে আরও কোনো প্রশ্ন বা সুপারিশ শেয়ার করুন৷

বিভিন্ন এক্সেল-সম্পর্কিত সমস্যা এবং সমাধানের জন্য আমাদের ওয়েবসাইট ExcelWIKI চেক করতে ভুলবেন না৷ নতুন পদ্ধতি শিখতে থাকুন এবং বাড়তে থাকুন!