Multiple regression calculator

لکیری اور نان لائنر ریگریشن کا استعمال کرتے ہوئے کریو فٹنگ

ایک سے زیادہ ریگریشن کیلکولیٹر گرافیکل حل کے ساتھ مساوات کو حل کرنے کے لئے ایک وکر فٹنگ ٹول ہے۔ یہ ریگریشن کیلکولیشن ایپ کم از کم مربع طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ایک منحنی خطوط یا ریاضی کا فارمولا بناتی ہے۔ یہ گرافکس لکیری مساوات اور غیر خطی مساوات میں اعداد و شمار اور ڈیٹا پوائنٹس کی دی گئی سیریز پر منحنی خطوط کے طرز عمل کو سیکھنے میں آپ کی مدد کرتا ہے۔

رجعت ایک مفید شماریاتی تکنیک ہے جو آپ کو ایک منحصر متغیر اور ایک یا زیادہ آزاد متغیر کے درمیان تعلق کا اندازہ لگانے اور جانچنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس وکر فٹ گراف کیلکولیٹر میں گراف کی مساوات اور شماریات کے مسائل کو سیکنڈوں کے اندر حل کرنے کے لیے مختلف شماریاتی ریگریشن ماڈلز ہیں۔

رجعت کے تجزیے کے لیے مختلف ماڈلز ہیں جیسے کہ کثیر الثانی، ایکسپونینشل، ہاف لائف، باہم، گاوسی، وغیرہ۔ تاہم، یہ ریاضی کے طلباء، انجینئرز، مشین لرننگ پروگرامرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے ایک جدید گراف پلاٹنگ ایپ ہے۔ مزید برآں، آپ اس وکر پلاٹ گراف کیلکولیٹر کو انگریزی، ہسپانوی، فرانسیسی، اطالوی اور جرمن سمیت متعدد زبانوں میں استعمال کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا کیسے داخل کریں:

x=1,2,3,4۔ یا x=-1,-3,0.5,1

y=1,2,3,4   یا y=-1,-3,0.5,1

آپ جتنی مرضی x اور y اقدار استعمال کر سکتے ہیں (ان پٹ لامحدود ڈیٹا پوائنٹس)،

مناسب ریگریشن ماڈل منتخب کرنے کے لیے آپ اپنا ڈیٹا دیکھ سکتے ہیں۔

رجسٹریشن ماڈلز

متعدد ریگریشن کیلکولیٹر آپ کو ان ماڈلز کے لیے شماریاتی تجزیہ کرنے کے قابل بناتا ہے۔

• تفصیلی ماڈل (ae^bx)
• کثیریتی ماڈل (a_n x^n+a_(n-1)+... ... ... a_0)
• Power x ماڈل (ab^x)
• پاور بی ماڈل (ax^b)
• لوگارتھمک ماڈل (log(x+b)+c)
• گاوسی ماڈل (ae^-(x-b)^2/(2c^2))
• ہاف لائف ماڈل (a+b/2^x)
• باہمی ماڈل (a+b/x)
• مائیکلس ماڈل (ax/(x+b))

== اپنے ڈیٹا سیٹ کو فٹ کریں

اگر آپ اپنے ڈیٹاسیٹ کو ایکسپونینشل، پاور، ہاف لائف، مائیکلس مینٹنٹ (پلیٹیو) اور گاوسین کروز جیسی مساواتوں پر فٹ کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو ایپ کو x اور y ڈیٹاسیٹ فراہم کرنے کی ضرورت ہے، پھر متعلقہ بٹن پر کلک کریں (پاور کے لیے وکر، پاور فٹ بٹن دبائیں)  (لکیری ریگریشن گراف، نان لائنر ریگریشن، ایک سے زیادہ لکیری ریگریشن، پولینومیئل ریگریشن، کواڈراٹک ریگریشن کیلکولیٹر)۔ اگر آپ اپنے ڈیٹاسیٹ کو لکیری یا کثیر الثانی منحنی خطوط پر فٹ کرنا چاہتے ہیں، تو آپ کو ایپ کو کثیر نام کی ڈگری فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔ لکیری وکر کے لیے، ڈگری ہے۔

ایپ کا استعمال کیسے کریں؟

اپ لوڈ: اپ لوڈ بٹن آپ کو آپ کے فون یا ایس ڈی کارڈ اسٹوریج میں محفوظ اپنے ڈیٹا کی CSV فائلوں کو پڑھنے کی اجازت دیتا ہے۔ ڈیٹا CSV فائل فارمیٹ میں لکھا جائے گا۔

دیکھیں: جب آپ اپنے ڈیٹا سے فیلڈز x اور y کو بھرتے ہیں، تو x اور y ڈیٹا کے درمیان تعلق دیکھنے کے لیے VIEW بٹن پر کلک کریں۔

ایک ماڈل کا انتخاب کریں: ڈیٹا دیکھنے کے بعد، ماڈلز کی دستیاب فہرست سے مناسب ماڈل کا انتخاب کریں جو آپ کے ڈیٹا کے مطابق ہو سکتا ہے۔

FIT: دستیاب فہرست میں سے ایک ماڈل منتخب کرنے کے بعد، اپنے ڈیٹا کو منتخب کردہ ماڈل میں فٹ کرنے کے لیے FIT پر کلک کریں۔ اس کے بعد، آپ کو دوسرے صفحے پر لے جایا جائے گا جہاں آپ کو ریگریشن ماڈل نظر آئے گا۔ یہ R-square کے تعین کا گتانک دکھائے گا۔

آپ فیلڈ xe درج کر کے اور پھر آپ فیلڈ میں نتیجہ دکھانے کے لیے تخمینہ بٹن پر کلک کر کے مختلف x اقدار پر نصب ماڈل کا اندازہ لگا سکتے ہیں۔

محفوظ کریں: اپنے ڈیٹا کو محفوظ کرنے کے لیے محفوظ کریں بٹن دبائیں، نصب شدہ ماڈل، دی گئی x اقدار پر تخمینہ شدہ ماڈل، r-square اور CSV یا txt فائلوں کے بطور اپنے فون اسٹوریج میں محفوظ کردہ ماڈل کی غلطی " model_regression.csv" یا "model_regression.txt" ایک فولڈر کو بھر رہا ہے جسے curve_fitting_data کہتے ہیں

ایپ کی خصوصیات:

• انٹرایکٹو اور یوزر سینٹرک انٹرفیس
• وکر یا ریاضی کا فنکشن بناتا ہے
• آپ کے ڈیٹا کو درآمد یا برآمد کرنے کی اجازت دیتا ہے
• رجعت کے لیے کم سے کم مربع طریقے استعمال کریں
• بدیہی فعالیت کے ساتھ شماریاتی کیلکولیٹر
• مساوات حل کرنے کے لیے متعدد ریگریشن ماڈلز شامل ہیں