एक दूसरे के खिलाफ एक चर को फिर से हासिल करने का क्या मतलब है

जब हम कहते हैं, विरुद्ध करने के लिए , क्या हमारा मतलब है कि स्वतंत्र चर है और Y आश्रित चर है? यानी । $Y$ $X$ $X$ $Y =aX + b$

regression terminology

— विजेता
स्रोत

यह दुर्भाग्य से बात कर रहे व्यक्ति पर निर्भर करता है। मुझे लगता है कि "मैंने एक्स पर वाई को फिर से पछाड़ दिया" अधिक सामान्यतः इसका मतलब है कि बाएं हाथ की ओर चर है, लेकिन कुछ लोगों का मतलब इसके विपरीत है।

— बिल

लगभग हमेशा, हाँ ... लेकिन आप शायद ई (वाई) = एएक्स + बी का मतलब है, अन्यथा आपको प्रतिगमन की आवश्यकता नहीं है (क्योंकि यदि आप वास्तव में आपके द्वारा दिए गए समानता का मतलब है, तो हर बिंदु लाइन पर होगा)।

— Glen_b -Reinstate मोनिका

> व्यक्तिगत रूप से, मुझे स्वतंत्र / आश्रित चर भाषा उस सहायक के रूप में नहीं मिलती है। वे शब्द कार्य-कारण को व्यक्त करते हैं, लेकिन प्रतिगमन दूसरे तरीके से भी काम कर सकता है (X की भविष्यवाणी करने के लिए Y का उपयोग करें)। स्वतंत्र / निर्भर चर भाषा केवल यह निर्दिष्ट करती है कि एक चीज दूसरे पर कैसे निर्भर करती है। आम तौर पर यह कहकर कि कोई संबंध नहीं होने पर प्रतिगमन के बजाय सहसंबंध का उपयोग करना अधिक समझ में आता है। यदि एक चीज दूसरे को पैदा नहीं कर रही है, तो दूसरी चीज की भविष्यवाणी करने के लिए इसका उपयोग करने में बहुत अधिक बिंदु नहीं है (कम से कम वैज्ञानिक दृष्टिकोण से नहीं), और जब भी आप संबंध स्थापित करते हैं, तो आप

सहसंबंध और प्रतिगमन के बीच बहुत अधिक अंतर नहीं है; निश्चित रूप से करणीय के साथ कुछ नहीं करना है।

— गूँग -

यह कहानी का केवल एक हिस्सा है। कारण और भविष्यवाणी विज्ञान में भी हाथ से नहीं जाती है। उदाहरण के लिए, पर्यावरण विज्ञान का एक बड़ा हिस्सा अनुमान लगाने या अनुमान लगाने के लिए प्रभाव का उपयोग करने के लिए समर्पित है, उदाहरण के लिए परदे के पीछे के तापमान जो तापमान से प्रभावित होते हैं। कभी-कभी कार्य की परवाह किए बिना, दो चरों की पारस्परिक पूर्वानुमानशीलता ब्याज की होती है, जैसे "समान" संपत्ति के विभिन्न उपायों के साथ। यहां तक कि अगर दो चर एक ही पायदान पर हैं, तो रेखीय फिट हो सकते हैं जो

और

(कम प्रमुख अक्ष, आदि) के लिए विभिन्न भूमिकाओं को

पर निर्भर नहीं करते हैं

y

$y$

x

$x$

— निक कॉक्स

इसका मतलब आमतौर पर ज्ञात एक्स द्वारा एक सतह को समतल करना होता है जैसे कि वाई आमतौर पर उस सतह के करीब होता है। जब आप एक्स को जानते हैं तो यह आपको अज्ञात वाई खोजने का नुस्खा देता है।

एक उदाहरण के रूप में, डेटा X = 1, ..., 100 है। Y का मान Y अक्ष पर स्थित है। लाल रेखा रैखिक प्रतिगमन सतह है।

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व्यक्तिगत रूप से, मुझे स्वतंत्र / आश्रित चर भाषा उस सहायक के रूप में नहीं मिलती है। वे शब्द कार्य-कारण को व्यक्त करते हैं, लेकिन प्रतिगमन दूसरे तरीके से भी काम कर सकता है (X की भविष्यवाणी करने के लिए Y का उपयोग करें)।

— अनुमान
स्रोत