நேரியல் பின்னடைவு மற்றும் பல பின்னடைவைப் புரிந்துகொள்வது

நேரியல் பின்னடைவு எதிராக பல பின்னடைவு: ஒரு கண்ணோட்டம்

பின்னடைவு பகுப்பாய்வு என்பது நிதி மற்றும் முதலீட்டில் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான புள்ளிவிவர முறையாகும். பின்னடைவு பகுப்பாய்வின் மிகவும் பொதுவான நுட்பங்களில் ஒன்று நேரியல் பின்னடைவு. பல பின்னடைவு என்பது பல விளக்கமளிக்கும் மாறிகள் கொண்ட நேரியல் மற்றும் நேரியல் அல்லாத பின்னடைவுகளை உள்ளடக்கிய பின்னடைவுகளின் பரந்த வர்க்கமாகும்.

ஒரு கருவியாக பின்னடைவு என்பது நபர்களுக்கும் நிறுவனங்களுக்கும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுவதற்காக தரவை ஒன்றாக இணைக்க உதவுகிறது. பின்னடைவில் விளையாட்டில் வெவ்வேறு மாறிகள் உள்ளன, இதில் ஒரு சார்பு மாறி-நீங்கள் புரிந்து கொள்ள முயற்சிக்கும் முக்கிய மாறி-மற்றும் சார்பு மாறியில் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தக்கூடிய ஒரு சுயாதீன மாறி-காரணிகள்.

பின்னடைவு பகுப்பாய்வு செயல்பட, நீங்கள் தொடர்புடைய எல்லா தரவையும் சேகரிக்க வேண்டும். இது ஒரு வரைபடத்தில், ஒரு x- அச்சு மற்றும் y- அச்சுடன் வழங்கப்படலாம்.

மக்கள் பின்னடைவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்த பல முக்கிய காரணங்கள் உள்ளன:

1. எதிர்கால பொருளாதார நிலைமைகள், போக்குகள் அல்லது மதிப்புகளைக் கணிக்க இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாறிகள் இடையேயான உறவைத் தீர்மானிக்க, ஒரு மாறி மற்றொரு மாறும்போது எவ்வாறு மாறுகிறது என்பதைப் புரிந்து கொள்ள

பல வகையான பின்னடைவு பகுப்பாய்வு உள்ளன. இந்த கட்டுரையின் நோக்கத்திற்காக, இரண்டைப் பார்ப்போம்: நேரியல் பின்னடைவு மற்றும் பல பின்னடைவு.

நேரியல் பின்னடைவு

இது ஒரு எளிய நேரியல் பின்னடைவு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. இது ஒரு நேர் கோட்டைப் பயன்படுத்தி இரண்டு மாறிகள் இடையேயான உறவை நிறுவுகிறது. நேரியல் பின்னடைவு, கோட்டை வரையறுக்கும் மற்றும் பின்னடைவு பிழைகளை குறைக்கும் சாய்வு மற்றும் இடைமறிப்பைக் கண்டுபிடிப்பதன் மூலம் தரவுக்கு மிக அருகில் வரும் ஒரு கோட்டை வரைய முயற்சிக்கிறது.

இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட விளக்கமளிக்கும் மாறிகள் சார்பு மாறியுடன் ஒரு நேரியல் உறவைக் கொண்டிருந்தால், பின்னடைவு பல நேரியல் பின்னடைவு என அழைக்கப்படுகிறது.

பல தரவு உறவுகள் ஒரு நேர் கோட்டைப் பின்பற்றுவதில்லை, எனவே புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் அதற்கு பதிலாக நேரியல் பின்னடைவைப் பயன்படுத்துகின்றனர். இவை இரண்டும் ஒத்தவை, இவை இரண்டும் ஒரு குறிப்பிட்ட மாறிகள் தொகுப்பிலிருந்து வரைபடமாக கண்காணிக்கின்றன. ஆனால் நேரியல் மாதிரிகள் நேரியல் மாதிரிகளை விட மிகவும் சிக்கலானவை, ஏனெனில் சோதனை மற்றும் பிழையில் இருந்து தோன்றக்கூடிய தொடர்ச்சியான அனுமானங்களின் மூலம் செயல்பாடு உருவாக்கப்படுகிறது.

பல பின்னடைவு

ஒரு சார்பு மாறி ஒரு மாறி மட்டுமே விளக்கப்படுவது அரிது. இந்த வழக்கில், ஒரு ஆய்வாளர் பல பின்னடைவைப் பயன்படுத்துகிறார், இது ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட சுயாதீன மாறிகளைப் பயன்படுத்தி சார்பு மாறியை விளக்க முயற்சிக்கிறது. பல பின்னடைவுகள் நேரியல் மற்றும் நேரியல் அல்லாததாக இருக்கலாம்.

பல பின்னடைவுகள் சார்பு மற்றும் சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையே ஒரு நேரியல் உறவு இருக்கிறது என்ற அனுமானத்தின் அடிப்படையில் அமைந்துள்ளது. இது சுயாதீன மாறிகளுக்கு இடையே பெரிய தொடர்பு இல்லை என்று கருதுகிறது.

மேலே குறிப்பிட்டுள்ளபடி, பின்னடைவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவதில் பல்வேறு நன்மைகள் உள்ளன. இந்த மாதிரிகள் வணிக மற்றும் பொருளாதார வல்லுநர்களால் நடைமுறை முடிவுகளை எடுக்க உதவும்.

வாடிக்கையாளர் சேவை அழைப்புகள் ஏன் கைவிடப்படுகின்றன என்பது போன்ற சில சூழ்நிலைகளைப் புரிந்துகொள்ள ஒரு நிறுவனம் பின்னடைவு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல், எதிர்காலத்தில் விற்பனை புள்ளிவிவரங்கள் போன்ற முன்னோக்கு கணிப்புகளைச் செய்யவும், சிறப்பு விற்பனை மற்றும் விளம்பரங்கள் போன்ற முக்கியமான முடிவுகளை எடுக்கவும் முடியும்.

நேரியல் பின்னடைவு எதிராக பல பின்னடைவு: எடுத்துக்காட்டு

ஒரு நிறுவனத்தின் பங்கு விலைகளில் தினசரி மாற்றம் மற்றும் வர்த்தக அளவின் தினசரி மாற்றம் மற்றும் சந்தை வருமானத்தில் தினசரி மாற்றம் போன்ற பிற விளக்க மாறிகள் இடையே ஒரு நேரியல் உறவை ஏற்படுத்த விரும்பும் ஒரு ஆய்வாளரைக் கவனியுங்கள். நிறுவனத்தின் பங்கு விலைகளில் ஒரு சார்பு மாறியாக தினசரி மாற்றம் மற்றும் ஒரு சுயாதீன மாறியாக வர்த்தக அளவின் தினசரி மாற்றத்துடன் அவர் பின்னடைவை இயக்கினால், இது ஒரு விளக்கமளிக்கும் மாறியுடன் எளிய நேரியல் பின்னடைவுக்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு.

சந்தை வருவாயில் தினசரி மாற்றத்தை ஆய்வாளர் பின்னடைவில் சேர்த்தால், அது பல நேரியல் பின்னடைவாக இருக்கும்.

முக்கிய எடுத்துக்காட்டுகள்

• பின்னடைவு பகுப்பாய்வு என்பது நிதி மற்றும் முதலீட்டில் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான புள்ளிவிவர முறையாகும். பின்னடைவு பகுப்பாய்வின் மிகவும் பொதுவான நுட்பங்களில் ஒன்று நேரியல் பின்னடைவு. பல பின்னடைவு என்பது பல விளக்கமளிக்கும் மாறிகள் கொண்ட நேரியல் மற்றும் நேரியல் அல்லாத பின்னடைவுகளை உள்ளடக்கிய பின்னடைவுகளின் பரந்த வர்க்கமாகும்.