ප්රතිගාමී විශ්ලේෂණය යනු විචල්‍යයන් අතර ආදර්ශ සම්බන්ධතා සඳහා ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල බහුලව භාවිතා වන මූලික සංඛ්යානමය ක්‍රමයකි. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන සහ අනෙකුත් විෂයයන් වල ප්‍රතිඵල විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ අනාවැකි කිරීමට විවිධ ආකාරයේ ප්රතිගාමී ආකෘතීන් යොදා ගැනේ. මෙම ලිපිය විවිධ ආකාරයේ ප්රතිගාමී ආකෘති ගවේෂණය කරනු ඇත, ඒවායේ යෙදුම් සහ ලක්ෂණ කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි.
රේඛීය පසුබෑම
රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය යනු සරලම සහ බහුලව භාවිතා වන ප්රතිගාමී මාදිලි වලින් එකකි. එය පරායත්ත විචල්‍යයක් සහ ස්වාධීන විචල්‍ය එකක් හෝ කිහිපයක් අතර සම්බන්ධය ආදර්ශනය කිරීමට භාවිතා කරයි. ආකෘතිය අනාවැකි විචල්‍යයන් සහ ප්‍රතිඵලය අතර රේඛීය සම්බන්ධතාවයක් උපකල්පනය කරයි. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවලදී, අඛණ්ඩ ප්‍රතිඵලයක් මත (උදා: රුධිර පීඩනය, ඖෂධ සාන්ද්‍රණය) අඛණ්ඩ පුරෝකථනයක (උදා, වයස, මාත්‍රාව) බලපෑම විශ්ලේෂණය කිරීමට රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වය බොහෝ විට යොදා ගනී.
ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගාමීත්වය
ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගමනය යනු පරායත්ත විචල්‍යය ද්විමය හෝ වර්ගීකරණය වන විට භාවිතා කරන ප්රතිගාමී ආකෘතියකි. ජීව දත්ත විද්‍යාවේදී, පුරෝකථන විචල්‍ය එකක් හෝ කිහිපයක් මත පදනම්ව ද්විමය ප්‍රතිඵලයක සම්භාවිතාව ආදර්ශනය කිරීමට ලොජිස්ටික් ප්‍රතිගාමීත්වය බහුලව භාවිතා වේ. නිදසුනක් වශයෙන්, විවිධ අවදානම් සාධක මත පදනම්ව රෝග ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව පුරෝකථනය කිරීමට හෝ ද්විමය සෞඛ්‍ය ප්‍රතිඵලයක් (උදා: පැවැත්මේ තත්ත්වය) සහ සහචරයින් අතර සම්බන්ධය තක්සේරු කිරීමට එය භාවිතා කළ හැක.
බහුපද ප්‍රතිගමනය
බහුපද ප්‍රතිගමනය යනු රේඛීය ප්‍රතිගාමීත්වයේ දිගුවකි, එහිදී ස්වාධීන සහ පරායත්ත විචල්‍යයන් අතර සම්බන්ධය nth අංශක බහුපදයක් ලෙස හැඩගස්වා ඇත. දත්ත රේඛීය නොවන සම්බන්ධතාවයක් යෝජනා කරන විට මෙම ආකාරයේ ප්රතිගාමී වීම ප්‍රයෝජනවත් වේ. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවලදී, විචල්‍යයන් අතර සංකීර්ණ මාත්‍රා ප්‍රතිචාර සම්බන්ධතා හෝ වෙනත් රේඛීය නොවන ආශ්‍ර ග්‍රහණය කර ගැනීමට බහුපද ප්‍රතිගාමීත්වය භාවිතා කළ හැක.
බහු ප්රතිගාමී වීම
බහු ප්‍රතිගාමීත්වය යනු යැපෙන විචල්‍යයක් සහ ස්වාධීන විචල්‍ය දෙකක් හෝ වැඩි ගණනක් අතර සම්බන්ධය ආදර්ශනය කිරීමයි. ප්‍රතිඵලය මත බහු අනාවැකිකරුවන්ගේ ඒකාබද්ධ බලපෑම තක්සේරු කිරීමට මෙය ඉඩ සලසයි. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවලදී, සෞඛ්‍ය ප්‍රතිඵල, රෝග අවදානම හෝ ප්‍රතිකාර ප්‍රතිචාරය මත covariates කිහිපයක ඒකාබද්ධ බලපෑම් අධ්යයනය කිරීම සඳහා බහුවිධ ප්‍රතිගාමීත්වය ඉතා වැදගත් වේ.
රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වය
රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වය රේඛීය නොවන ශ්‍රිතයක් භාවිතයෙන් යැපෙන සහ ස්වාධීන විචල්‍යයන් අතර සම්බන්ධය ආකෘති කරයි. විචල්‍ය අතර සම්බන්ධතාවය රේඛීය නොවන රටාවක් අනුගමනය කරන විට මෙම ආකාරයේ ප්රතිගාමී වීම විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් වේ. ජීව දත්ත විද්‍යාවේදී, රේඛීය ආකෘති මගින් ප්‍රමාණවත් ලෙස විස්තර කළ නොහැකි සංකීර්ණ ජීව විද්‍යාත්මක හෝ භෞතික විද්‍යාත්මක සම්බන්ධතා ග්‍රහණය කර ගැනීමට රේඛීය නොවන ප්‍රතිගාමීත්වය යෙදිය හැක.
රිජ් ප්‍රතිගාමීත්වය සහ ලස්සෝ ප්‍රතිගාමීත්වය
රිජ් ප්‍රතිගාමීත්වය සහ ලැසෝ ප්‍රතිගාමීත්වය යනු බහුවිධ ප්රතිගාමී ආකෘතීන්හි බහුකොලිනියරිටි සහ අධි යෝග්‍යතා ගැටලු විසඳීමට භාවිතා කරන උසස් ප්රතිගාමී ක්රම වේ. මෙම ක්රම මගින් සංගුණක හැකිලීම සඳහා සාම්ප්‍රදායික ප්රතිගාමී ආකෘතියට දඬුවම් නියමයන් එක් කරයි, එමගින් ඇස්තමේන්තුවල විචලනය අඩු කරයි. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන තුළ, සහසම්බන්ධිත සහසම්බන්ධතා ඉදිරියේ වැදගත් පුරෝකථනයන් හඳුනා ගැනීමට සහ ශක්තිමත් පුරෝකථන ආකෘති ගොඩනැගීම සඳහා මෙම ශිල්පීය ක්රම වටිනා වේ.
Bayesian Regression
Bayesian regression යනු Bayesian සංඛ්‍යාලේඛන මූලධර්ම ඇතුළත් වන ප්රතිගාමී ප්‍රවේශයකි. එය පූර්ව තොරතුරු ඇතුළත් කිරීම, අවිනිශ්චිතතා ප්‍රමාණ කිරීම සහ පශ්චාත් සම්භාවිතා බෙදාහැරීම් ඇස්තමේන්තු කිරීම සඳහා ඉඩ ලබා දේ. ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන තුළ, සංකීර්ණ සෞඛ්‍ය සම්බන්ධ දත්ත විශ්ලේෂණයට පූර්ව දැනුම සහ විශේෂඥ මතය ඒකාබද්ධ කිරීමට බේයිසියානු ප්රතිගාමී ක්රම වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා වන අතර එය වඩාත් තොරතුරු සහ ශක්තිමත් නිගමනයකට මග පාදයි.
නිගමනය
දත්ත වලින් අර්ථවත් නිගමන සහ පුරෝකථනයන් සිදු කිරීම සඳහා ජෛව සංඛ්‍යාලේඛන සහ ප්රතිගාමී විශ්ලේෂණවල විවිධ ආකාරයේ ප්රතිගාමී ආකෘතීන් අවබෝධ කර ගැනීම අත්‍යවශ්‍ය වේ. සෑම වර්ගයකම ප්රතිගාමී ආකෘතියකටම තමන්ගේම ශක්තීන් සහ සීමාවන් ඇති අතර, ආකෘතිය තෝරා ගැනීම දත්තවල ස්වභාවය සහ පර්යේෂණ ප්රශ්නය මත රඳා පවතී. යෝග්‍ය ප්රතිගාමී ආකෘතීන් භාවිතා කිරීමෙන්, ජෛව සංඛ්‍යාලේඛනවල පර්යේෂකයන්ට විචල්‍යයන් අතර සම්බන්ධතා පිළිබඳ වටිනා අවබෝධයක් ලබා ගත හැකි අතර එමඟින් සෞඛ්‍ය සේවා සහ වෛද්‍ය ක්ෂේත්‍රයේ ප්‍රගතියට දායක වේ.