बेस्ट फिट की लाइन

बेस्ट फिट की लाइन क्या है

लाइन ऑफ़ बेस्ट फिट, डेटा पॉइंट्स के तितर बितर प्लॉट के माध्यम से एक लाइन को संदर्भित करता है जो उन बिंदुओं के बीच के संबंधों को सबसे अच्छा व्यक्त करता है। सांख्यिकीविद आमतौर पर लाइन के लिए ज्यामितीय समीकरण पर पहुंचने के लिए कम से कम वर्ग विधि का उपयोग करते हैं, या तो मैन्युअल गणना या प्रतिगमन विश्लेषण सॉफ्टवेयर। एक सीधी रेखा दो या अधिक स्वतंत्र चर के एक सरल रैखिक प्रतिगमन विश्लेषण से परिणाम होगी। एकाधिक संबंधित चर वाले एक प्रतिगमन कुछ मामलों में एक घुमावदार रेखा उत्पन्न कर सकते हैं।

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बेस्ट फिट की लाइन की मूल बातें

सर्वोत्तम फिट की रेखा प्रतिगमन विश्लेषण के सबसे महत्वपूर्ण आउटपुट में से एक है । प्रतिगमन एक या अधिक स्वतंत्र चर और परिणामस्वरूप आश्रित चर के बीच संबंध की मात्रात्मक माप को संदर्भित करता है। प्रतिगमन विज्ञान और सार्वजनिक सेवा से लेकर वित्तीय विश्लेषण तक कई क्षेत्रों में पेशेवरों के लिए है।

प्रतिगमन विश्लेषण करने के लिए, एक सांख्यिकीविद् डेटा बिंदुओं का एक समूह एकत्र करता है, जिनमें से प्रत्येक पर निर्भर और स्वतंत्र चर का एक पूरा सेट शामिल होता है। उदाहरण के लिए, आश्रित चर एक फर्म के शेयर की कीमत हो सकता है और स्वतंत्र चर मानक और खराब 500 सूचकांक और राष्ट्रीय बेरोजगारी दर हो सकता है, यह मानते हुए कि स्टॉक S & P 500 में सूचीबद्ध नहीं है। नमूना सेट इनमें से प्रत्येक हो सकता है। पिछले 20 वर्षों के लिए तीन डेटा सेट।

एक चार्ट पर, ये डेटा पॉइंट्स स्कैटर प्लॉट के रूप में दिखाई देंगे, पॉइंट्स का एक सेट जो किसी भी लाइन के साथ व्यवस्थित होने के लिए दिखाई दे भी सकता है और नहीं भी। यदि एक रेखीय पैटर्न स्पष्ट है, तो सबसे अच्छा फिट की रेखा को स्केच करना संभव हो सकता है जो उस रेखा से उन बिंदुओं की दूरी को कम करता है। यदि कोई आयोजन अक्ष नेत्रहीन स्पष्ट नहीं है, तो प्रतिगमन विश्लेषण कम से कम वर्गों की विधि के आधार पर एक पंक्ति उत्पन्न कर सकता है । यह विधि उस रेखा का निर्माण करती है जो प्रत्येक बिंदु की वर्ग दूरी को सबसे उत्तम फिट से कम करती है।

इस पंक्ति के सूत्र का निर्धारण करने के लिए, सांख्यिकीविद् पिछले तीन वर्षों के लिए इन तीन परिणामों को एक प्रतिगमन सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोग में दर्ज करता है। सॉफ्टवेयर एक रैखिक सूत्र का उत्पादन करता है जो एस एंड पी 500, बेरोजगारी दर और कंपनी के स्टॉक मूल्य के बीच कारण संबंध को व्यक्त करता है। यह समीकरण सर्वोत्तम फिट की रेखा के लिए सूत्र है। यह एक पूर्वानुमान उपकरण है, जो विश्लेषकों और व्यापारियों को उन दो स्वतंत्र चर के आधार पर फर्म के भविष्य के स्टॉक मूल्य को प्रोजेक्ट करने के लिए एक तंत्र प्रदान करता है।

सर्वश्रेष्ठ फिट समीकरण और इसके घटकों की रेखा

दो स्वतंत्र चर जैसे कि ऊपर चर्चा किए गए उदाहरण के साथ एक प्रतिगमन इस मूल संरचना के साथ एक सूत्र उत्पन्न करेगा:

y = c + b 1 (x 1 ) + b 2 (x 2 )

इस समीकरण में, y निर्भर चर है, c एक स्थिर है, b 1 पहला प्रतिगमन गुणांक है और x 1 पहला स्वतंत्र चर है। दूसरा गुणांक और दूसरा स्वतंत्र चर b 2 और x 2 हैं । उपरोक्त उदाहरण से, स्टॉक की कीमत y होगी, S & P 500 x 1 होगी और बेरोजगारी दर x 2 होगी । प्रत्येक स्वतंत्र चर का गुणांक उस चर में प्रत्येक अतिरिक्त इकाई के लिए y में परिवर्तन की डिग्री का प्रतिनिधित्व करता है। यदि S & P 500 एक से बढ़ता है, तो परिणामी y या शेयर की कीमत गुणांक की मात्रा से बढ़ जाएगी। दूसरे स्वतंत्र चर, बेरोजगारी दर के लिए भी यही सच है। एक स्वतंत्र चर के साथ एक साधारण प्रतिगमन में, वह गुणांक सबसे उपयुक्त फिट की रेखा का ढलान है। इस उदाहरण में या दो स्वतंत्र चर के साथ कोई प्रतिगमन ढलान दो गुणांकों का मिश्रण है। निरंतर सी सबसे अच्छी फिट की रेखा का y- अवरोधन है।

चाबी छीन लेना

• बेस्ट ऑफ़ द लाइन का उपयोग विभिन्न डेटा बिंदुओं के तितर बितर प्लॉट में संबंध व्यक्त करने के लिए किया जाता है।
• यह प्रतिगमन विश्लेषण का एक आउटपुट है और इसका उपयोग संकेतक और मूल्य आंदोलनों के लिए एक भविष्यवाणी उपकरण के रूप में किया जा सकता है।