تقدير منحنى الانحدار يسمح لك إجراء تقدير منحنى الانحدار Curve Estimation بتقدير إحصائيات الانحدار بسرعة وإنتاج مخططات ذات صلة لـ 11 نموذجًا مختلفًا. يعتبر تقدير المنحنى أكثر ملاءمة عندما لا تكون العلاقة بين المتغير (المتغيرات) التابعة والمتغير المستقل خطية linear بالضرورة. استخدام تقدير منحنى الانحدار لنمذجة قانون تناقص العائدات يريد بائع التجزئة فحص العلاقة بين […]
الانحدار الترتيبي أو اللوجستي يسمح لك إجراء الانحدار الترتيبي Ordinal Regression (المشار إليه باسم PLUM في بناء الجملة) ببناء النماذج، وإنشاء تنبؤات، وتقييم أهمية متغيرات التوقع المختلفة في الحالات التي يكون فيها المتغير التابع (الهدف) ترتيبيًا بطبيعته. المتغيرات التابعة الترتيبية والانحدار الخطي عندما تحاول توقع الاستجابات الترتيبية ، فإن نماذج الانحدار الخطي المعتادة لا تعمل
الانحدار الخطي التدريجي على سبيل المثال، لتشغيل الانحدار الخطي التدريجي Stepwise Linear Regression باستخدام درجات العوامل factor scores: 1. قم باستدعاء مربع حوار الانحدار الخطي أو Linear Regression. يظهر مربع حوار الانحدار الخطي، ثم نقوم فيه بتحديد خيار “التدريجي” Stepwise باعتباره الأسلوب، وذلك كما يلي: 2. حدد”تدريجي” Stepwise كطريقة الدخول أو entry method. لاحظ أنه نظرًا
الانحدار الخطي باستخدام z-scores لتشغيل الانحدار الخطي باستخدام z-scores (المتغيرات القياسية z-scores): 1. قم باستدعاء مربع حوار الانحدار الخطي Linear Regression. 2. قم بإلغاء تحديد المتغيرات من “نوع السيارة” Vehicle type ولغاية “كفاءة استخدام الوقود” Fuel efficiency كمتغيرات مستقلة independent variables. 3. حدد المتغيرات القياسية “نوع السيارة” Zscore: Vehicle type ولغاية “كفاءة استخدام الوقود” Zscore:
استخدام الانحدار الخطي لنمذجة مبيعات السيارات تقوم مجموعة صناعة السيارات بتتبع مبيعات مجموعة متنوعة من السيارات الشخصية. في محاولة لتكون قادرًا على تحديد النماذج ذات الأداء العالي والضعيف، فأنت تريد إنشاء علاقة بين مبيعات السيارات وخصائص السيارة. المعلومات المتعلقة بمختلف أنواع وموديلات السيارات موجودة في ملف car_sales.sav. راجع موضوع “ملفات الأمثلة” للحصول على مزيد من
التحقق من ثبات النموذج الخطي توجد طرق متعددة لاختيار المتنبئين تلقائيًا في النموذج الخطي، ويمكن أن ينتج عنها نماذج خطية مختلفة. من خلال تشغيل النموذج باستخدام طريق اختيار النموذج المختلفة والتحقق مما إذا كانت النتائج متشابهة، يمكنك أن تكون أكثر ثقة في نتائجك وبالتالي التحقق من ثبات النموذج الخطي المحدد أو المطلوب. 1. قم باستدعاء
توقع تكاليف مطالبة التأمين – تطبيق عملي على النماذج الخطية تريد شركة تأمين ذات موارد محدودة للتحقيق في مطالبات التأمين لأصحاب المنازل بناء نموذج لتقدير تكاليف المطالبات. من خلال نشر هذا النموذج في مراكز الخدمة، يمكن للممثلين إدخال معلومات المطالبة أثناء الاتصال بالهاتف مع أحد العملاء والحصول على الفور على التكلفة المتوقعة للمطالبة بناءً على
تحليل الارتباطات الجزئية يحسب إجراء تحليل الارتباطات الجزئية Partial Correlations معاملات الارتباط الجزئي التي تصف العلاقة الخطية بين متغيرين بينما تتحكم في تأثيرات متغير إضافي واحد أو أكثر. يجب أن تكون جميع المتغيرات من نوع متغيرات المقياس scale variables. استخدام تحليل الارتباطات الجزئية لكشف العلاقات تلقى مضيف برنامج حواري إذاعي شهير آخر دراسة حكومية حول تمويل
تحليل الارتباطات ثنائية المتغير يحسب إجراء تحليل الارتباطات ثنائية المتغير Bivariate Correlations الارتباطات الزوجية لمجموعة من المتغيرات ويعرض النتائج في مصفوفة. يفيد هذا الإجراء في تحديد قوة واتجاه الارتباط بين متغيرين مقياسين scale أو متغيرين ترتيبيين ordinal. مثال دراسة الارتباط بين مبيعات السيارات وكفاءة الوقود من أجل زيادة المبيعات، يرغب مهندسو تصميم السيارات في تركيز انتباههم
حساب التأثيرات العشوائية باستخدام النموذج الخطي العام أحادي المتغير في التحليلات السابقة، بحثت سلسلة متاجر البقالة العلاقة بين سلوك تسوق العملاء والمبلغ الذي يتم إنفاقه. ومع ذلك، هناك الكثير من الاختلافات من متجر إلى متجر والتي تقلل من قدرتك على تقدير آثار هذه السلوكيات. من خلال إضافة موقع المتجر كتأثير عشوائي random effect، يمكنك تقليل