What is Regression Analyses in Hindi

Definition of Regression Analyses in Hindi:- रिग्रेशन एनालिसिस statistics (स्टटिस्टिक्स) में किया जाने वाला एक बहुत ही लोकप्रिय प्रक्रिया है। इस प्रक्रिया का उपयोग किसी दो variables के बीच के relationship (संबंधों) को जानने के लिए किया जाता है। रिग्रेशन एनालिसिस के कई अलग-अलग प्रकार है जिन सभी प्रकारों में मूल रूप से यह पता लगाने का प्रयास किया जाता है कि एक या एक से अधिक वेरिएबल किसी दूसरे वेरिएबल को किस प्रकार से प्रभावित कर रही है।




Example of Regression Analyses in Hindi:- मान लीजिये की आप मौजूदा आर्थिक स्थितियों के आधार पर किसी कंपनी की बिक्री में वृद्धि का अनुमान लगाना चाहते हैं, तो आप वर्त्तमान economic conditions में कंपनी के उत्पादों की बिक्री के आधार पर यह तुलना कर सकते है की economic growth के अनुसार कंपनी की विकास किस प्रकार प्रभावित होती है। इस प्रकार रिग्रेशन एनालिसिस के मदद से दो या दो से अधिक variables के बीच तुलना करके हम किसी कंपनी या संगठन के भविष्य का अनुमान लगा सकते है। इसी कारण इस statistical methods का बिज़नेस ऑर्गनिज़ेशन के द्वारा बहुत अधिक उपयोग किया जाता है।

Advantages of Regression Analyses in Hindi

• बिजनेस या नॉन बिजनेस ऑर्गेनाइजेशन में रिग्रेशन एनालिसिस की तकनीक का उपयोग वर्तमान स्थितियों के आधार पर भविष्य से संबंधित अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।
• मशीन लर्निंग या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी तकनीकों में रिग्रेशन एनालिसिस का उपयोग मशीन को डेटा में नए-नए पैटर्न खोजने तथा उपलब्ध जानकारियों को समझ कर उनके अनुसार नए अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।
• चाहे चुनाव के परिणाम से संबंधित भविष्यवाणी हो या मौसम से संबंधित भविष्यवाणी इन सभी में रिग्रेशन एनालिसिस की तकनीक का उपयोग किया जाता है। इसी कारण कई बार इसे Forecasting Method (फोरकास्टिंग मैथर्ड) भी कहते हैं अर्थात भविष्यवाणी करने की विधि।

Types of Regression Analysis Techniques in Hindi

Types of Regression Analysis Techniques in Hindi:- रिग्रेशन एनालिसिस मुख्य रूप से 6 प्रकार का होता है

1. Linear Regression:- लीनियर रिग्रेशन अन्य सभी रिग्रेशन तकनीकों में से सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला मॉडल है। इसमें dependent variable हमेशा continuous और independent variable, continuous या discrete कोई भी हो सकता है।
2. Logistic Regression:- लॉजिस्टिक रिग्रेशन में dependent variable हमेशा discrete होता है अर्थात 0 या 1, true या false में से एक होता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन किसी घटना की सफलता या विफलता की संभावना को बताता है।
3. Ridge Regression:- रिज रिग्रेशन का उपयोग तब किया जाता है जब डेटा मल्टीकोलिनरिटी से ग्रस्त होता है अर्थात independent variables आपस में बहुत अधिक correlated हो।
4. Lasso Regression:- लास्सो रिग्रेशन एक ऐसी विश्लेषण विधि है जिसमें variable selection के साथ-साथ नियमितीकरण भी किया जाता है। इसमें सॉफ्ट थ्रॉल्डिंग का इस्तेमाल होता है।
5. Polynomial Regression:- पॉलिनोम्यॅल रिग्रेशन का उपयोग curvilinear data  के लिए किया जाता है। ये कुछ हद तक Multiple Linear Regression से मिलता-जुलता है। इसके लिए उपयोग किया जाने वाला समीकरण   l = β0+ β0x1+ε
6. Bayesian Linear Regression:- बायेसियन रिग्रेशन में विश्लेषण के लिए Bayes theorem का उपयोग किया जाता है। यह पद्धिति किसी साधारण लीनियर रिग्रेशन की तुलना में अधिक स्थिर है।

 




Summery of Regression Analyses in Hindi:- उपलब्ध डाटा के आधार पर भविष्य संबंधी सटीक अनुमान लगाने के लिए रिग्रेशन एनालिसिस की तकनीक का उपयोग किया जाता है। इसके साथ ही data को समझने एवं उपलब्ध जानकारियों का बेहतर तरीके से विश्लेषण करने के उद्देश्य से भी इसका उपयोग होता है। इसकी सटीकता एवं सरलता से लोकप्रिय statistical methods बनाती है, जिसके कारण इसका उपयोग लगभग सभी व्यवसायिक एवं गैर व्यवसायिक संगठनों में forecasting के लिए किया जाता है।

इस लेख में हमने  रिग्रेशन एनालिसिस को सरल हिंदी भाषा में समझाने का प्रयास किया है। उम्मीद है कि Regression Analyses in Hindi का यह लेख आपको पसंद आया होगा। अगर आप Regression Analyses in Hindi पर लिखे गए इस लेख से संबंधित कोई सुझाव हमें देना चाहते हैं, तो नीचे कमेंट बॉक्स में लिखकर जरूर बताएं जिससे कि हम अपने लेख में आवश्यक परिवर्तन करके इसे और अधिक उपयोगी बना सके।