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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
पहले अध्याय में, आप समझेंगे कि रिग्रेशन मॉडल पर केवल विवरणात्मक नहीं, बल्कि इनफ़ेरेंशियल विश्लेषण क्यों और कैसे किया जाता है।
इस अध्याय में आप सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन के आइडियाज़ को, रिग्रेशन मॉडल्स के लिए सिमुलेशन मेथड्स का उपयोग करके, सीखेंगे।
इस अध्याय में आप सीखेंगे कि लिनियर रिग्रेशन मॉडल्स में इनफ़ेरेंस करने के लिए t-distribution का उपयोग कैसे किया जाता है। आप रिस्पॉन्स वैरिएबल के लिए प्रेडिक्शन इंटरवल्स बनाना भी सीखेंगे।
इसके अलावा, आप वे तकनीकी शर्तें भी देखें گے जो लिनियर मॉडल्स का उपयोग कर बड़ी पॉपुलेशन के बारे में दावे करते समय महत्वपूर्ण होती हैं।
यह अध्याय लिनियर मॉडल्स में इनफ़ेरेंस के मूल विचारों पर आगे बढ़ते हुए विषयों को कवर करता है, जिनमें मल्टीकोलिनियरिटी और मल्टिपल रिग्रेशन मॉडल्स के लिए इनफ़ेरेंस शामिल हैं।
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