ऑर्डिनल रिग्रेशन एक प्रकार का सांख्यिकीय विश्लेषण है जिसका उपयोग ऑर्डिनल परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। सामान्य डेटा में सार्थक अनुक्रम वाली श्रेणियां होती हैं, लेकिन श्रेणियों के बीच के अंतराल को परिभाषित नहीं किया जाता है। नाममात्र डेटा के विपरीत, जहां श्रेणियों को केवल नाम दिया गया है, क्रमिक डेटा एक रैंक क्रम प्रदान करता है। क्रमसूचक प्रतिगमन का कार्य एक या अधिक स्वतंत्र चर और एक क्रमसूचक आश्रित चर के बीच संबंध को मॉडल करना है।
ऑर्डिनल रिग्रेशन की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
क्रमिक डेटा को संभालने के लिए सांख्यिकीय तरीकों के विकास के साथ, क्रमिक प्रतिगमन की अवधारणा को 20 वीं शताब्दी की शुरुआत में खोजा जा सकता है। 1980 में पीटर मैक्कुलघ द्वारा प्रस्तुत आनुपातिक बाधा मॉडल, क्रमिक प्रतिगमन के लिए उपयोग की जाने वाली एक लोकप्रिय विधि है। कम्प्यूटेशनल तकनीकों और सांख्यिकीय सिद्धांत में प्रगति को एकीकृत करते हुए अन्य विधियाँ और विविधताएँ उभरीं।
क्रमवाचक प्रतिगमन के बारे में विस्तृत जानकारी: विषय का विस्तार
ऑर्डिनल रिग्रेशन मॉडल का उद्देश्य इस संभावना का पूर्वानुमान लगाना है कि कोई अवलोकन क्रमबद्ध श्रेणियों में से किसी एक में आता है। इन मॉडलों को सामाजिक विज्ञान, विपणन, स्वास्थ्य सेवा और अर्थशास्त्र सहित कई क्षेत्रों में अनुप्रयोग मिले हैं।
मॉडल के प्रकार
- आनुपातिक बाधा मॉडल: मान लिया गया है कि सभी श्रेणियों में संभावनाएँ समान हैं।
- आंशिक आनुपातिक बाधा मॉडल: आनुपातिक बाधा मॉडल का एक सामान्यीकरण जो विभिन्न श्रेणियों के लिए अलग-अलग बाधाओं की अनुमति देता है।
- निरंतरता अनुपात मॉडल: किसी श्रेणी में या उससे नीचे होने की संभावनाओं को मॉडल करता है।
मान्यताओं
- क्रमिक परिणाम: परिणाम क्रमिक होना चाहिए.
- प्रेक्षणों की स्वतंत्रता: अवलोकन स्वतंत्र होने चाहिए.
- आनुपातिक बाधाओं की धारणायह कुछ मॉडलों पर लागू हो सकता है.
सामान्य प्रतिगमन की आंतरिक संरचना: यह कैसे काम करता है
क्रमिक प्रतिगमन एक या अधिक स्वतंत्र चर और क्रमिक आश्रित चर के बीच संबंध को मॉडल करता है। क्रमिक प्रतिगमन के प्रमुख घटकों में शामिल हैं:
- निर्भर चर: वह क्रमिक परिणाम जिसका आप पूर्वानुमान लगाना चाहते हैं।
- स्वतंत्र प्रभावित करने वाली वस्तुएँ: भविष्यवक्ता या विशेषताएँ।
- लिंक फ़ंक्शन: आश्रित चर के माध्य को स्वतंत्र चर से जोड़ता है।
- मान्यताओं की सीमा रेखा: क्रमसूचक चर की श्रेणियों को अलग करें।
- अनुमान: अधिकतम संभावना अनुमान (एमएलई) जैसी विधियों का उपयोग करके सर्वोत्तम-फिटिंग मॉडल ढूंढना।
ऑर्डिनल रिग्रेशन की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- क्रमिक परिणाम की भविष्यवाणी: एक विशिष्ट क्रम में श्रेणियों की भविष्यवाणी करता है।
- सहसंयोजकों का संचालन: सतत और श्रेणीबद्ध स्वतंत्र चर दोनों को संभाल सकता है।
- विवेचनीयता: मॉडल के मापदंडों की सार्थक व्याख्याएं हैं।
- FLEXIBILITYकई मॉडल विभिन्न प्रकार के डेटा और मान्यताओं को पूरा करते हैं।
क्रमवाचक प्रतिगमन के प्रकार: तालिकाएँ और सूचियाँ
| नमूना | प्रमुख विशेषताऐं |
|---|---|
| आनुपातिक बाधा मॉडल | सभी श्रेणियों में आनुपातिक अंतर |
| आंशिक आनुपातिक संभावनाएँ | सभी श्रेणियों में अलग-अलग ऑड्स की अनुमति देता है |
| निरंतरता अनुपात मॉडल | किसी श्रेणी में या उससे नीचे होने की संभावनाओं को मॉडल करता है |
सामान्य प्रतिगमन का उपयोग करने के तरीके, समस्याएं और उनके समाधान
उपयोग
- ग्राहक संतुष्टि सर्वेक्षण
- चिकित्सा निदान और उपचार चरण
- शैक्षिक उपलब्धि भविष्यवाणी
समस्याएँ और समाधान
- मान्यताओं का उल्लंघन: नैदानिक परीक्षणों का उपयोग करें और उचित मॉडल चुनें।
- ओवरफिटिंग: नियमितीकरण तकनीक लागू करें या सरल मॉडल चुनें।
मुख्य विशेषताएँ और समान शब्दों के साथ अन्य तुलनाएँ
| विशेषता | सामान्य प्रतिगमन | संभार तन्त्र परावर्तन | रेखीय प्रतिगमन |
|---|---|---|---|
| नतीजा | क्रमवाचक | द्विआधारी | निरंतर |
| व्याख्या | सामान्य स्तर | वर्ग की संभावना | सतत मूल्य |
| FLEXIBILITY | उच्च | मध्यम | कम |
ऑर्डिनल रिग्रेशन से संबंधित भविष्य के परिप्रेक्ष्य और प्रौद्योगिकियां
मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में प्रगति के साथ, ऑर्डिनल रिग्रेशन में संभवतः नए अनुप्रयोग, तकनीक और एकीकरण देखने को मिलेंगे। जटिल ऑर्डिनल डेटा को संभालने के लिए डीप लर्निंग विधियों का उपयोग करना अनुसंधान का एक उभरता हुआ क्षेत्र है।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या ऑर्डिनल रिग्रेशन के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
प्रॉक्सी सर्वर, जैसे कि OneProxy द्वारा प्रदान किए गए सर्वर, क्रमिक प्रतिगमन विश्लेषण के लिए डेटा संग्रह की सुविधा प्रदान कर सकते हैं। उपयोगकर्ता के आईपी पते को छिपाकर, प्रॉक्सी सर्वर शोधकर्ताओं को विभिन्न भौगोलिक स्थानों से बिना किसी प्रतिबंध के डेटा इकट्ठा करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे एक विविध और प्रतिनिधि नमूना सुनिश्चित होता है।
सम्बंधित लिंक्स
- आनुपातिक बाधा मॉडल: एक सिंहावलोकन
- आर में ऑर्डिनल रिग्रेशन का परिचय
- डेटा संग्रह के लिए प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग करना
डेटा के श्रेणीबद्ध क्रम में अंतर्दृष्टि प्रदान करके, क्रमिक प्रतिगमन विभिन्न क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, और इसका अनुप्रयोग संभवतः प्रौद्योगिकी और कार्यप्रणाली में प्रगति के साथ विकसित होता रहेगा।
