Regression diagnostic
اعداد و شمار میں، رجعت تشخیصی رجعت تجزیہ کے لیے دستیاب طریقہ کار کے ایک سیٹ میں سے ایک ہے جو متعدد مختلف طریقوں میں سے کسی میں بھی کسی ماڈل کی صداقت کا اندازہ لگانے کی کوشش کرتا ہے۔ یہ تشخیص ماڈل کے بنیادی شماریاتی مفروضوں کی کھوج ہو سکتی ہے، کم، زیادہ یا مختلف وضاحتی متغیرات والی فارمولیشن پر غور کرکے ماڈل کے ڈھانچے کا معائنہ ہو سکتا ہے، یا مشاہدات کے ذیلی گروپوں کا مطالعہ ہو سکتا ہے، ان کی تلاش ہو سکتی ہے جن کی یا تو ناقص نمائندگی ہوتی ہے۔ ماڈل (آؤٹ لیئر) یا جن کا رجعت ماڈل کی پیش گوئیوں پر نسبتا بڑا اثر پڑتا ہے۔ ایک رجعت تشخیصی ایک گرافیکل نتیجہ، غیر رسمی مقداری نتائج یا ایک رسمی شماریاتی مفروضہ ٹیسٹ کی شکل اختیار کر سکتا ہے، جن میں سے ہر ایک رجعت تجزیہ کے مزید مراحل کے لیے رہنمائی فراہم کرتا ہے۔ رجعت تشخیصی اکثر تیار کیے گئے ہیں یا ابتدائی طور پر لکیری رجعت یا، خاص طور پر، عام کم از کم مربع کے تناظر میں تجویز کیے گئے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ بہت سے رسمی طور پر متعین تشخیصی صرف ان سیاق و سباق کے لیے دستیاب ہیں۔ مفروضوں کا اندازہ لگانا ماڈل کی غلطیوں کی تقسیم عام امکانی پلاٹ ہوموسیڈاسٹیسٹی گولڈفیلڈ-کوانڈٹ ٹیسٹ بروش-پیگن ٹیسٹ پارک ٹیسٹ وائٹ ٹیسٹ ماڈل کی غلطیوں کا ارتباط بروش-گوڈفری ٹیسٹ ماڈل کے ڈھانچے کا اندازہ لگانا موجودہ وضاحتی متغیرات کی مناسبیت جزوی بقایا پلاٹ رمسی ریسیٹ ٹیسٹ ایف ٹیسٹ استعمال کے لیے جب مشاہدات نقل کیے جاتے ہیں، تاکہ مربعوں کی ناکافی رقم اور مربعوں کی خالص غلطی کے درمیان موازنہ کیا جا سکے، اس مفروضے کے تحت کہ ماڈل کی غلطیاں ہوموسیڈاسٹک ہیں اور ان کی عام تقسیم ہوتی ہے۔ وضاحتی متغیرات کو شامل کرنا یا چھوڑنا جزوی رجعت پلاٹ واحد وضاحتی متغیر کی شمولیت کی جانچ کے لیے طالب علم کا ٹی ٹیسٹ، یا متغیرات کے ایک گروپ کی شمولیت کی جانچ کے لیے ایف ٹیسٹ، دونوں اس مفروضے کے تحت کہ ماڈل کی غلطیاں ہوموسیڈاسٹک ہیں اور ان کی تقسیم عام ہے۔ مشاہدات کے گروپوں کے درمیان ماڈل ڈھانچے میں تبدیلی ساختی بریک ٹیسٹ چو ٹیسٹ ماڈل ڈھانچوں کا موازنہ پریس اعدادوشمار مشاہدات کے اہم گروپ آؤٹ لیئرز بااثر مشاہدات فائدہ (اعدادوشمار)، جزوی فائدہ ڈی ایف ایف آئی ٹی ایس کک کے فاصلے کے حوالہ جات