مواد جي جدول
رجعت جو تجزيو وڏي پيماني تي استعمال ٿيل شمارياتي حساب ڪتاب آهي. اسان اڪثر ڪري هن قسم جي حساب سان پنهنجي خواهش مطابق ڪندا آهيون. Excel ۾، اسان ڪري سگھون ٿا ڪيترائي قسم جا ريگريشن تجزيو . هن آرٽيڪل ۾، اسان ڏيکارينداسين ته ڪيئن ڪجي لوجسٽڪ ريگريشن Excel ۾. جيڪڏهن توهان پڻ هن تجزيي کي سکڻ ۾ دلچسپي رکو ٿا، مشق ورڪ بڪ ڊائون لوڊ ڪريو ۽ اسان کي فالو ڪريو.
مشق ورڪ بڪ ڊائون لوڊ ڪريو
ڊائون لوڊ ڪريو مشق لاءِ هن مشق لاءِ جڏهن توهان هي مضمون پڙهي رهيا آهيو.
Logistic Regression.xlsx
Logistic Regression ڇا آهي؟
لاجسٽڪ ريگريشن تجزيه هڪ شمارياتي سکيا وارو الگورٿم آهي جيڪو ڪجهه آزاد معيار جي بنياد تي انحصار متغير جي قيمت جي اڳڪٿي ڪرڻ لاءِ استعمال ڪندو آهي. اهو هڪ شخص جي مدد ڪري ٿو نتيجو حاصل ڪرڻ ۾ وڏي ڊيٽا سيٽ جي بنياد تي سندس گهربل درجي جي بنياد تي. لاجسٽڪ ريگريشن جا تجزيا خاص طور تي ٽي قسم آهن:
- بائنري لاجسٽڪ ريگريشن
- ملٽينوميل لاجسٽڪ ريگريشن
- آرڊينل لاجسٽڪ ريگريشن
بائنري منطقي رجعت: بائنري ريگريشن تجزيي ماڊل ۾، اسان صرف ٻن ڪيسن جي درجي جي وضاحت ڪريون ٿا. ها/نه يا هاڪاري/ناڪاري.
ملٽينومل لاجسٽڪ ريگريشن: ملٽينومل لاجسٽڪ تجزيا ڪم ڪري ٿو ٽن يا وڌيڪ درجي بندين سان. جيڪڏهن اسان وٽ اسان جي ڊيٽا کي درجه بندي ڪرڻ لاءِ ٻن کان وڌيڪ درجه بندي سيڪشن آهن، ته پوءِ اسين هن ريگريشن تجزياتي ماڊل کي استعمال ڪري سگهون ٿا.
Ordinal Logisticريگريشن: هي ريگريشن تجزيو ماڊل ٻن کان وڌيڪ ڀاڱن لاءِ ڪم ڪري ٿو. تنهن هوندي، هن ماڊل ۾، اسان کي انهن جي درجه بندي ڪرڻ لاءِ اڳ ۾ ئي مقرر ڪيل حڪم جي ضرورت آهي.
Excel ۾ Logistic Regression ڪرڻ لاءِ قدم بہ قدم جو طريقو
هن آرٽيڪل ۾، اسين بائنري لاجسٽڪ ريگريشن انجام ڏينداسين. تجزيو. ھن قسم جو تجزيو اسان کي گھربل متغير جي اڳڪٿي واري قدر فراهم ڪري ٿو. تجزيو ڪرڻ لاء، اسان هڪ صنعت مان 10 مشينن جي ڊيٽا سيٽ تي غور ڪيو. مشين جي دستيابي مثبت يا منفي ٿي سگهي ٿي. بائنري انگ اکر 1=مثبت ، ۽ 0=منفي ، ۽ اهي قدر ڪالمن ۾ ڏيکاريا ويا آهن B . انهن مشينن جي عمر ڪالمن ۾ آهي C ۽ انهن جي اوسط ڊيوٽي ڪلاڪ في هفتي ڪالمن ۾ آهي D . تنهن ڪري، اسان جو ڊيٽا سيٽ سيلز جي حد ۾ آهي B5:D14 . قدر شروعاتي ريگريشن سولور متغير سيلز جي حد ۾ آهن C16:D18 . سڄي تجزيي جي عمل کي هيٺ بيان ڪيو ويو آهي قدم قدم:
هن قدم ۾، اسان توهان جي ڊيٽا سيٽ کي درآمد ڪرڻ وارا آهيون:
- سڀ کان پهريان، پنهنجي ڊيٽا سيٽ کي صحيح طور تي Excel ۾ داخل ڪريو. اسان جي تجزيي لاءِ، اسان ڊيٽا سيٽ کي سيلز جي حد ۾ داخل ڪريون ٿا B5:D14 .
17>
- پوءِ، ان پٽ پنهنجو حل ڪندڙ فيصلا متغيرات ' اسان انهن کي سيلز جي حد ۾ داخل ڪريون ٿا D16:D18.
- اسان سڀني متغيرن جي قيمتن کي 0.01 .
18>3>0> پڙھووڌيڪ: ملٽي لِنيئر ريگريشن تي ايڪسل ڊيٽا سيٽ (2 طريقا)
قدم 2: لاگٽ ويليو جو اندازو لڳايو
هن قدم ۾، اسان حساب ڪرڻ وارا آهيون. لاگ ان ڪريو اسان جي ڊيٽا سيٽ لاءِ قدر. اسان پنهنجي حساب ڪتاب ۾ Logit value X جي وضاحت ڪريون ٿا. فارمولا Logit قدر آهي:
هتي، b0، b1، ۽ b2 ريگريشن آهن. variables.
- هيٺ ڏنل فارمولا سيل ۾ لکو E5 . متغير جي سيل جي قيمت کي منجمد ڪرڻ لاء مطلق نشاني استعمال ڪريو. جيڪڏهن توهان کي خبر ناهي ته ڪيئن داخل ڪجي Absolute Cell Reference نشاني، توهان ان کي ڪيترن ئي طريقن سان داخل ڪري سگهو ٿا.
=$D$16+$D$17*C5+$D$18*D5
- پوءِ، پنهنجي ڪيبورڊ تي Enter کي دٻايو.
- ان کان پوءِ، ڊبل ڪلڪ ڪريو تي Fill Handle آئڪن تي فارمولا نقل ڪرڻ لاءِ سيل E14 .
- توهان کي X جا سڀئي قدر ملندا.
22>
وڌيڪ پڙهو: ايڪسل ۾ سادي لينيئر ريگريشن ڪيئن ڪجي (4 آسان طريقا)
قدم 3: هر ڊيٽا لاءِ لاگٽ جي ظرفيت جو اندازو لڳايو
هتي، اسان لاگٽ جي اضافي قيمت کي ڳڻپ ڪنداسين. قدر، ان لاءِ، اسان استعمال ڪرڻ وارا آھيون EXP فنڪشن :
- جي exponential value جو تعين ڪرڻ لاءِ X ، ھيٺ ڏنل فارمولا لکو سيل ۾ F5 :
=EXP(E5)
23>
- ساڳيء طرح، ڊبل ڪلڪ ڪريو تي Fill Handle icon تي فارمولا ڪاپي ڪرڻ لاءِپوئين قدم. توهان کي X جا سڀ تجريدي قدر ملندا.
قدم 4: حساب ڪريو امڪاني قدر
P( X) امڪاني قدر آهي واقع ٿيڻ جي لاءِ X واقعي. ايونٽ جو امڪان X وضاحت ڪري سگھي ٿو:
- انهي کي ڳڻڻ لاءِ، هيٺ ڏنل فارمولا سيل ۾ لکو G5 .
=F5/(1+F5)
- دٻايو انٽر ڪريو key.
- هاڻي، سڀني قدرن جي قيمت حاصل ڪرڻ لاءِ Fill Handle icon کي G15 تائين ڇڪيو.
وڌيڪ پڙهو: ڪيئن حساب ڪجي پي ويل لينر ريگريشن ۾ ايڪسل ۾ (3 طريقا)
قدم 5: لاگ ان جي رقم جو اندازو لڳايو امڪاني قدر
هيٺ ڏنل قدمن ۾، اسان لاگ-امڪان جي قيمت جو جائزو وٺڻ وارا آهيون. ان کان پوءِ اسان استعمال ڪنداسين SUM فنڪشن سمورو ڊيٽا شامل ڪرڻ لاءِ:
15> =(B5*LN(G5))+((1-B5)*LN(1-G5)) 15> 
- ان کان پوءِ سيل ۾ H15 ، لکو. ھيٺ ڏنل فارمولا سڀني قدرن کي گڏ ڪرڻ لاءِ.
=SUM(H5:H14)
🔍 فارمولي جي ڀڃڪڙي
اسان ڪري رهيا آهيونسيل H5 .
👉 LN(G5): هي فنڪشن واپس اچي ٿو -0.384.
👉 LN(1-G5): هي فنڪشن واپسي ٿو -1.144.
👉 (B5*LN(G5))+(1-B5)* LN(1-G5)): هي فنڪشن واپس اچي ٿو -0.384.
قدم 6: آخري تجزيي لاءِ سولور تجزيي وارو اوزار استعمال ڪريو
هاڻي، اسان ڪنداسين. آخري ريگريشن تجزيو. اسان تجزيو ڪنداسين Solver ڪمانڊ ذريعي. جيڪڏھن توھان ان کي ڊيٽا ٽئب ۾ نه ٿا ڏسو، توھان کي فعال ڪرڻو پوندو Solver مان Excel Add-ins .
- ان کي فعال ڪرڻ لاءِ، منتخب ڪريو فائل > آپشنز .
- نتيجي طور، Excel Options نالي هڪ ڊائلاگ باڪس ظاهر ٿيندو.
- هن ڊائلاگ باڪس ۾، منتخب ڪريو Add-ins آپشن.
- هاڻي، چونڊيو Excel Add-ins آپشن Manage سيڪشن ۾. ۽ ڪلڪ ڪريو وڃو .
- ان کان پوءِ، ڊيٽا ٽئب ڏانھن وڃو، ۽ توھان کي تجزيو گروپ ۾ Solver ڪمانڊ ملندو.
- هاڻي، ڪلڪ ڪريو Solver command.
- Solver Parameters جي عنوان سان هڪ نئون ڊائلاگ باڪس ظاهر ٿيندو.
- Objective سيٽ ڪريو باڪس ۾، سيل چونڊيو $H$15 پنهنجي مائوس سان. توھان پنھنجي ڪيبورڊ تي سيل ريفرنس پڻ لکي سگھو ٿا. پڪ ڪريو ته توھان استعمال ڪريو Absolute Cell Reference ھتي سائن ڪريو.
- اڳيون، ۾ مغيرھ سيلز کي تبديل ڪندي اختيار سيلز جي حد کي منتخب ڪريو $D$16:$D$18 .
- پوءِ، چيڪ کي چيڪ ڪريو غير منظم متغيرن کي غير ناڪاري ٺاهيو منفي قدر حاصل ڪرڻ لاءِ جيڪڏهن اهو اڳ ۾ ئي ڏيکاريل آهي جيئن چيڪ ڪيو ويو آهي.
- آخر ۾، ڪلڪ ڪريو حل ڪريو بٽن.
- نتيجي طور، حل ڪرڻ وارو نتيجو باڪس توهان جي سامهون ظاهر ٿيندو.
- هاڻي، چونڊيو Keep Solver Solution هي باڪس به توهان کي ڏيکاريندو ته ڇا توهان جو ريگريشن تجزيو بدلجي ويو آهي يا ڦيرايو.
- دٻي کي بند ڪرڻ لاءِ OK تي ڪلڪ ڪريو.
- آخر ۾، توھان ڏسندا variable جي قدر سيلز جي حد ۾ D16:D18 تبديل ٿيل آھي. ان کان علاوه، توهان پڻ ڏسندا ڪالمن جا قدر E، F، G ، ۽ H پڻ ڏيکاري رهيا آهن پوئين قدمن کان فرق.
0> 🔍 بائنري ريگريشن تجزيي جي نتيجن جو مثال
بائنري لاجسٽڪ ريگريشن تجزيي جي مڪمل ٿيڻ کان پوءِ Excel ۾، توهان ڪندا ڏسو ته اسان جي فرض ڪيل رجعت متغير قيمت نئين تجزياتي قيمت سان متبادل ڪئي وئي آهي ۽ اهي قيمتون اسان جي ڊيٽا سيٽ جي صحيح ريگريشن متغير قيمت آهن. اسان ڪنهن به مخصوص ڊيٽا جي نتيجي تي غور ڪري سگهون ٿا، جهڙوڪ مشين جنهن جي عمر آهي 68 مهينا ۽ 4 اوسط. هفتي ۾ ڪا به تبديلي ناهي. جي قيمت P(X) آهي 0.67 . اهو اسان کي واضح ڪري ٿو ته جيڪڏهن اسان ڏسون ٿامشين لاءِ ڪم ڪندڙ حالت ۾ ان واقعي جو امڪان اٽڪل 67% آهي.
اسان ان کي الڳ طور تي پڻ ڏيکاري سگهون ٿا، ريگريشن ويريبل جي آخري قدرن کي استعمال ڪندي.
انهي ڪري، اسان اهو چئي سگهون ٿا ته اسان جي ڪم ڪندڙ طريقيڪار ڪاميابيء سان ڪم ڪيو ۽ اسان بائنري لاجسٽڪ ريگريشن تجزيو ڪرڻ جي قابل آهيون.
نتيجو
اهو هن آرٽيڪل جي آخر ۾ آهي . مون کي اميد آهي ته هي مضمون توهان لاء مددگار ثابت ٿيندو ۽ توهان ايڪسل ۾ لاجسٽڪ ريگريشن ڪرڻ جي قابل هوندا. مھرباني ڪري ھيٺ ڏنل تبصرن واري حصي ۾ اسان سان وڌيڪ سوالن يا تجويزون شيئر ڪريو.
اسان جي ويب سائيٽ چيڪ ڪرڻ نه وساريو ExcelWIKI ڪيترن ئي Excel سان لاڳاپيل مسئلن ۽ حلن لاءِ. نوان طريقا سکندا رهو ۽ وڌندا رهو!
