تحليل الانحدار بطريقة المربعات الصغرى الجزئية يقدر إجراء الانحدار باستخدام طريقة المربعات الصغرى الجزئية Partial Least Squares Regression نماذج الانحدار للمربعات الصغرى الجزئية (PLS)، وهي تقنية تنبؤية تعد بديلاً لانحدار المربعات الصغرى العادية (OLS)، أو الارتباط الكنسي canonical correlation، أو نمذجة المعادلة الهيكلية structural equation modeling، وهي مفيدة بشكل خاص عندما تكون متغيرات التوقع شديدة […]
تقدير منحنى الانحدار يسمح لك إجراء تقدير منحنى الانحدار Curve Estimation بتقدير إحصائيات الانحدار بسرعة وإنتاج مخططات ذات صلة لـ 11 نموذجًا مختلفًا. يعتبر تقدير المنحنى أكثر ملاءمة عندما لا تكون العلاقة بين المتغير (المتغيرات) التابعة والمتغير المستقل خطية linear بالضرورة. استخدام تقدير منحنى الانحدار لنمذجة قانون تناقص العائدات يريد بائع التجزئة فحص العلاقة بين
الانحدار الترتيبي يسمح لك إجراء الانحدار الترتيبي Ordinal Regression (المشار إليه باسم PLUM في بناء الجملة) ببناء النماذج، وإنشاء تنبؤات، وتقييم أهمية متغيرات التوقع المختلفة في الحالات التي يكون فيها المتغير التابع (الهدف) ترتيبيًا بطبيعته. المتغيرات التابعة الترتيبية والانحدار الخطي عندما تحاول توقع الاستجابات الترتيبية ، فإن نماذج الانحدار الخطي المعتادة لا تعمل بشكل جيد.
تشغيل الانحدار الخطي التدريجي على سبيل المثال، لتشغيل الانحدار الخطي التدريجي Stepwise Linear Regression باستخدام درجات العوامل factor scores: 1. قم باستدعاء مربع حوار الانحدار الخطي أو Linear Regression. يظهر مربع حوار الانحدار الخطي، ثم نقوم فيه بتحديد خيار “التدريجي” Stepwise باعتباره الأسلوب، وذلك كما يلي: 2. حدد”تدريجي” Stepwise كطريقة الدخول أو entry method. لاحظ أنه
إجراء الانحدار الخطي باستخدام المتغيرات القياسية z-scores لتشغيل الانحدار الخطي باستخدام المتغيرات القياسية z-scores: 1. قم باستدعاء مربع حوار الانحدار الخطي Linear Regression. 2. قم بإلغاء تحديد المتغيرات من “نوع السيارة” Vehicle type ولغاية “كفاءة استخدام الوقود” Fuel efficiency كمتغيرات مستقلة independent variables. 3. حدد المتغيرات القياسية “نوع السيارة” Zscore: Vehicle type ولغاية “كفاءة استخدام
الانحدار الخطي يُستخدم الانحدار الخطي Linear Regression لنمذجة قيمة متغير تابع من نوع المقياس dependent scale variable بناءً على علاقته الخطية بواحد أو أكثر من متغيرات التنبؤ أو المتنبئين predictors. استخدام الانحدار الخطي لنمذجة مبيعات السيارات تقوم مجموعة صناعة السيارات بتتبع مبيعات مجموعة متنوعة من السيارات الشخصية. في محاولة لتكون قادرًا على تحديد النماذج ذات
التحقق من ثبات النموذج الخطي توجد طرق متعددة لاختيار المتنبئين تلقائيًا في النموذج الخطي، ويمكن أن ينتج عنها نماذج خطية مختلفة. من خلال تشغيل النموذج باستخدام طريق اختيار النموذج المختلفة والتحقق مما إذا كانت النتائج متشابهة، يمكنك أن تكون أكثر ثقة في نتائجك وبالتالي التحقق من ثبات النموذج الخطي المحدد أو المطلوب. 1. قم باستدعاء
النماذج الخطية تتنبأ النماذج الخطية Linear Models بهدف مستمر أو Continuous بناءً على العلاقات الخطية بين الهدف وواحد أو أكثر من المتنبئين Predictors. النماذج الخطية بسيطة نسبيًا وتعطي معادلة رياضية سهلة التفسير للقياس. إن خصائص هذه النماذج مفهومة جيدًا ويمكن بناؤها عادةً بسرعة كبيرة مقارنةً بأنواع النماذج الأخرى (مثل الشبكات العصبية أو أشجار القرار) على
ملخص المحتوى التحليل الإحصائي للبيانات وأهميته وخطواته، التوزيع التكراري، مقاييس النزعة المركزية (الوسط أو المتوسط الحسابي والوسيط والمنوال)، مقاييس التشتت، التوزيع، معامل الارتباط، الانحدار. مفهوم التحليل الإحصائي للبيانات من أجل إنجاح مرحلة تحضير البيانات للتحليل واللتنقيب ومن ثم إنجاح عمليات تنقيب البيانات نفسها وسائر إجراءات البحث العلمي بكافة أشكاله وبكل أنواعه، فإنه من الضروري أن
التحليل الإحصائي للبيانات – مقدمة في الإحصاء الوصفي Read More »