যথাযথভাবে ব্যবহার করা হয়েছে, স্ট্যাটগ্রাফিক্সে ধাপে ধাপে রিগ্রেশন বিকল্পটি (বা অন্যান্য স্ট্যাট প্যাকেজ) সাধারণ মাল্টিপল রিগ্রেশন বিকল্প থেকে আপনার নখদর্পণে বেশি শক্তি এবং তথ্য রাখে, এবং এটি বিশেষ করে বিপুল সংখ্যক সম্ভাব্য স্বাধীন ভেরিয়েবল এবং/অথবা … দ্বারা একটি মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউন করার জন্য উপযোগী
আপনি কেন ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ব্যবহার করবেন?
কিছু গবেষক ধাপে ধাপে রিগ্রেশন ব্যবহার করেন যৌক্তিক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলের একটি তালিকা ছাঁটাই করতে নিচে "সবচেয়ে উপযোগী" ভেরিয়েবলের একটি তুচ্ছ সংগ্রহে। অন্যরা খুব কম বা কোন মনোযোগ দেয় না যুক্তিসঙ্গততার দিকে। তারা ধাপে ধাপে পদ্ধতিতে তাদের ভেরিয়েবল বেছে নিতে দেয়।
কেন গবেষক ধাপে ধাপে একাধিক রিগ্রেশন ব্যবহার করেছেন?
পদক্ষেপে রিগ্রেশন একটি হাইপোথিসিস জেনারেটর টুল হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেটি কতটি ভেরিয়েবল উপযোগী হতে পারে তার ইঙ্গিত দেয়, এবং ভেরিয়েবল চিহ্নিত করে যা ভবিষ্যদ্বাণী মডেলের জন্য শক্তিশালী প্রার্থী।
কেন ধাপে ধাপে রিগ্রেশন বিতর্কিত?
সমালোচকরা পদ্ধতিটিকে ডেটা ড্রেজিংয়ের একটি দৃষ্টান্তমূলক উদাহরণ হিসাবে বিবেচনা করেন, তীব্র গণনা প্রায়শই বিষয় অঞ্চলের দক্ষতার জন্য একটি অপর্যাপ্ত বিকল্প। অতিরিক্তভাবে, ধাপে ধাপে রিগ্রেশনের ফলাফলগুলি প্রায়শই মডেল নির্বাচনের ঘটনার জন্য সামঞ্জস্য না করে ভুলভাবে ব্যবহার করা হয়
শ্রেষ্ঠ উপসেট নির্বাচনের তুলনায় ধাপে ধাপে নির্বাচনের সুবিধা কী?
পদক্ষেপে একটি একক মডেল পাওয়া যায়, যা সহজ হতে পারে। সেরা সাবসেটগুলি আরও মডেল অন্তর্ভুক্ত করে আরও তথ্য প্রদান করে, তবে একটি বেছে নেওয়া আরও জটিল হতে পারে। যেহেতু সেরা উপসেটগুলি সমস্ত সম্ভাব্য মডেলগুলিকে মূল্যায়ন করে, তাই বড় মডেলগুলি প্রক্রিয়া করতে দীর্ঘ সময় নিতে পারে৷
