ملٹی لائن لائنریٹی (تعریف ، اقسام) | وضاحت کے ساتھ سرفہرست 3 مثالیں
ملٹی لائن لائنریٹی کیا ہے؟
ملٹی لائنلینٹریٹی ایک شماریاتی واقعہ ہے جس میں رجعت پسندی کے ماڈل میں دو یا زیادہ متغیرات دوسرے متغیروں پر اس طرح منحصر ہوتے ہیں کہ کسی سے قطعی طور پر کسی دوسرے سے قطعیت کی پیش گوئی کی جاسکتی ہے۔ یہ عام طور پر مشاہداتی مطالعات میں استعمال ہوتا ہے اور تجرباتی مطالعات میں کم مشہور ہے۔
ملٹی لائن لائنریٹی کی اقسام
ملٹی پولی لائنریٹی کی چار اقسام ہیں
- #1 –کامل ملٹی لائنرینیٹی - اس وقت موجود ہوتا ہے جب مساوات میں آزاد متغیرات قطعی خطاطی تعلقات کی پیش گوئی کرتے ہیں۔
- # 2 - اعلی کثیرالجہتی - اس سے مراد دو یا زیادہ آزاد متغیروں کے مابین لکیری تعلق ہے جو ایک دوسرے سے قطع تعلق نہیں رکھتے ہیں۔
- # 3 - ساختی کثیرالجہتی - اس کی وجہ محقق خود مساوات میں مختلف آزاد متغیرات داخل کرکے کرتا ہے۔
- # 4 - ڈیٹا پر مبنی ملٹی لائن لائنریٹی - یہ ایسے تجربات کی وجہ سے ہے جو محقق کے ذریعہ خراب ڈیزائن کیا گیا ہے۔
کثیرالجہتی کی وجوہات
آزاد متغیرات ، متغیرات کے پیرامیٹرز میں تبدیلی کرتے ہیں کہ متغیرات میں تھوڑی سی تبدیلی کا نتیجہ پر ایک خاص اثر پڑتا ہے اور ڈیٹا اکٹھا کرنے سے منتخب شدہ آبادی کے نمونے سے مراد لیا جاتا ہے۔
ملٹی لائن لائنریٹی کی مثالیں
مثال # 1
آئیے فرض کریں کہ اے بی سی لمیٹڈ ایک کے پی او کو ایک فارماسیوٹیکل کمپنی نے خدمات حاصل کی ہیں تاکہ وہ ہندوستان میں ہونے والی بیماریوں سے متعلق تحقیقی خدمات اور اعداد و شمار کا تجزیہ فراہم کرسکیں۔ اس کے لئے اے بی سی لمیٹڈ نے عمر ، وزن ، پیشہ ، اونچائی اور صحت کو بنیادی پہلو پیرامیٹرز کے طور پر منتخب کیا ہے۔
- مندرجہ بالا مثال میں ، کثیر الجہتی صورتحال موجود ہے چونکہ مطالعے کے لئے منتخب کردہ آزاد متغیر کا نتیجہ براہِ راست نتائج سے منسلک ہوتا ہے۔ لہذا محقق کے لئے یہ مشورہ ہوگا کہ کسی بھی پروجیکٹ کو شروع کرنے سے پہلے سب سے پہلے متغیرات کو ایڈجسٹ کریں کیونکہ یہاں منتخب متغیر کی وجہ سے نتائج پر براہ راست اثر پڑے گا۔
مثال # 2
آئیے فرض کریں کہ اے بی سی لمیٹڈ کو ٹاٹا موٹرز نے یہ سمجھنے کے لئے مقرر کیا ہے کہ مارکیٹ میں کس زمرے میں ٹاٹا موٹرز کی فروخت کا حجم زیادہ ہوگا۔
- مذکورہ مثال میں ، سب سے پہلے آزاد متغیرات کو حتمی شکل دی جائے گی جس کی بنیاد پر تحقیق مکمل ہونے کی ضرورت ہے۔ یہ ماہانہ آمدنی ، عمر ہوسکتی ہے۔ برانڈ ، لوئر کلاس۔ اس کا مطلب صرف یہ ہے کہ اعداد و شمار کا انتخاب کیا جائے گا جو ان تمام ٹیبز میں فٹ ہوجائے گا تاکہ یہ معلوم کیا جاسکے کہ کتنے لوگ کسی دوسری کار کی طرف دیکھے بغیر بھی اس کار (ٹاٹا نانو) خرید سکتے ہیں۔
مثال # 3
آئیے فرض کریں کہ اے بی سی لمیٹڈ کو ایک رپورٹ پیش کرنے کے لئے رکھا گیا ہے تاکہ معلوم کیا جاسکے کہ 50 سال سے کم عمر کتنے افراد کو دل کا دورہ پڑنے کا خدشہ ہے۔ اس کے لئے ، پیرامیٹرز عمر ، جنس ، طبی تاریخ ہیں
- مندرجہ بالا مثال میں ، کثیر الجہتی ہے جو ابھر کر سامنے آئی ہے کیونکہ عوام سے درخواستوں کی دعوت دینے کے ل the آزاد متغیر "عمر" کو 50 سال سے کم عمر میں موافقت کرنے کی ضرورت ہے تاکہ جو افراد 50 سال سے زیادہ عمر کے افراد خود بخود فلٹر ہوجائیں۔
فوائد
ذیل میں کچھ فوائد ہیں
- مساوات میں آزاد متغیرات کے مابین لکیری رشتہ۔
- ریسرچ پر مبنی فرموں کے ذریعہ تیار کردہ شماریاتی ماڈل اور تحقیقی رپورٹس میں بہت کارآمد۔
- مطلوبہ نتائج پر براہ راست اثر.
نقصانات
ذیل میں کچھ نقصانات ہیں
- کچھ صورتوں میں ، اس مسئلے کو متغیر پر مزید ڈیٹا اکٹھا کرکے حل کیا جائے گا۔
- ڈمی متغیرات کا غلط استعمال یعنی محققین جب بھی ضرورت ہو ڈمی متغیرات کو استعمال کرنا بھول سکتے ہیں۔
- وزن میں کلو اور ایل بی ایس جیسے مساوات میں 2 ایک جیسے یا ایک جیسے متغیرات داخل کرنا۔
- مساوات میں ایک متغیر داخل کرنا جو 2 کا مجموعہ ہے۔
- حساب کتاب کرنے کے لئے پیچیدہ ہے چونکہ یہ اعدادوشمار کی تکنیک ہے اور اعداد و شمار کے کیلکولیٹروں کو اس پر عمل درآمد کرنے کی ضرورت ہے۔
نتیجہ اخذ کرنا
کثیرالثقیت اعدادوشمار کے ایک پسندیدہ ٹولز میں سے ایک ہے جو اکثر بڑے ڈیٹا بیس اور مطلوبہ آؤٹ پٹ کے ل reg رجعت تجزیہ اور شماریاتی تجزیہ میں استعمال ہوتا ہے۔ تمام بڑی کمپنیوں کے پاس اپنی کمپنی میں ایک علیحدہ شماریاتی شعبہ موجود ہے تاکہ وہ انتظامیہ کو مارکیٹ کے بارے میں ایک اسٹریٹجک نظریہ فراہم کرنے کے ل products مصنوعات اور لوگوں کے بارے میں شماریاتی رجعت تجزیہ انجام دے اور اس ذہن کو مدنظر رکھتے ہوئے اپنی طویل مدتی حکمت عملیوں کا مسودہ تیار کرنے میں بھی ان کی مدد کرے۔ تجزیہ کی گرافیکل پیشکش قاری کو براہ راست تعلق ، درستگی اور کارکردگی کی واضح تصویر فراہم کرتی ہے۔
- اگر محقق کا مقصد مساوات میں آزاد متغیرات کو سمجھنا ہے تو پھر اس کے ل mult کثیر الجہتی خطرہ ایک بہت بڑا مسئلہ ہوگا۔
- محقق کو خود 0 مرحلے میں متغیرات میں مطلوبہ تبدیلیاں کرنے کی ضرورت ہے ورنہ اس کے نتائج پر بڑے پیمانے پر اثر پڑ سکتا ہے۔
- ملٹیک لائن لائنریٹی کا ارتباط میٹرکس کو جانچ کر کے کیا جاسکتا ہے۔
- کثیر الجہتی اشاعت کے لئے مسائل کو حل کرنے میں معالجے کے اقدامات اہم کردار ادا کرتے ہیں۔
