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इंजीनियरिंग या वैज्ञानिक विश्लेषण के लिए सबसे बुनियादी उपकरण रैखिक प्रतिगमन है। यह तकनीक दो चर में सेट किए गए डेटा से शुरू होती है। स्वतंत्र चर को आमतौर पर "x" कहा जाता है और आश्रित चर को आमतौर पर "y" कहा जाता है। तकनीक का लक्ष्य लाइन, y = mx + b की पहचान करना है, जो डेटा सेट का अनुमान लगाता है। यह प्रवृत्ति रेखा, रेखांकन और संख्यात्मक रूप से, आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच संबंधों को दिखा सकती है। इस प्रतिगमन विश्लेषण से, सहसंबंध के लिए एक मूल्य भी गणना की जाती है।
अपने डेटा बिंदुओं के x और y मानों को पहचानें और अलग करें। यदि आप एक स्प्रेडशीट का उपयोग कर रहे हैं, तो उन्हें आसन्न कॉलम में दर्ज करें। X और y मानों की समान संख्या होनी चाहिए। यदि नहीं, तो गणना गलत होगी, या स्प्रेडशीट फ़ंक्शन एक त्रुटि लौटाएगा। x = (6, 5, 11, 7, 5, 4, 4) y = (2, 3, 9, 1, 8, 7, 5)
सेट में मूल्यों की कुल संख्या द्वारा सभी मूल्यों के योग को विभाजित करके x मान और y मान के औसत मान की गणना करें। इन औसत को "x_avg" और y_avg के रूप में संदर्भित किया जाएगा। "x_avg = (6 + 5 + 11 + 7 + 5 + 4 + 4) / 7 = 6 y_avg = (2 + 3 + 9 + 9 + 8 + 7 + 7) 5) / 7 = 5
प्रत्येक x मान से x_avg मान और प्रत्येक y मान से y_avg मान घटाकर दो नए डेटा सेट बनाएं। X1 = (6 - 6, 5 - 6, 11 - 6, 7 - 6 ...) X1 = (0, -1, 5, 1, -1, -2, -2) y1 = (2 - 5) 3 - 5, 9 - 5, 1 - 5, ...) y1 = (-3, -2, 4, -4, 3, 2, 0)
प्रत्येक y1 मान द्वारा प्रत्येक X1 मान को गुणा करें, क्रम में। X1y1 = (0 * -3, -1 * -2, 5 * 4, ...) X1y1 = (0, 2, 20, -4, -3, -4, 0)
प्रत्येक एक्स 1 मान को स्क्वायर करें। X1 ^ 2 = (0 ^ 2, 1 ^ 2, -5 ^ 2, ...) X1 ^ 2 = (0, 1, 25, 1, 1, 4, 4)
X1y1 मानों और X1 ^ 2 मानों के योगों की गणना करें। sum_x1y1 = 0 + 2 + 20 - 4 - 3 - 4 + 0 = 11 sum_x1 ^ 2 = 0 + 1+ 25 + 1 + 1 + 4 + 4 = 36
प्रतिगमन गुणांक प्राप्त करने के लिए "sum_x1 ^ 2" द्वारा "sum_x1y1" को विभाजित करें। sum_x1y1 / sum_x1 ^ 2 = 11/36 = 0.306