ਜਨਰਲਾਈਜ਼ਡ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ (GLMs) ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅੰਕੜਾ ਸੰਦ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ GLMs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਨੂੰ ਖੋਜਾਂਗੇ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਬੁਨਿਆਦਾਂ, ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਚਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
ਸਧਾਰਣ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਉ ਆਮ ਰੇਖਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੀਏ। GLM ਲੀਨੀਅਰ ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਹਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਜਵਾਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਸਧਾਰਨ ਵੰਡ ਦਾ ਅਨੁਸਰਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਰੇਖਿਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
GLMs ਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਹੈ: ਜਵਾਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ, ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਨੂੰ ਲੀਨੀਅਰ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੁਦ ਰੇਖਿਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਗੁਣਾਂਕ
GLMs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਨ
GLMs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਵੰਡ, ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਬਾਰੇ ਸੂਚਿਤ ਚੋਣਾਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਅੰਤਰੀਵ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ
ਜਵਾਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਦੀ ਚੋਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। GLM ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਆਮ ਵੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਧਾਰਨ, ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ, ਪੋਇਸਨ, ਅਤੇ ਗਾਮਾ ਵੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਰੰਤਰ, ਬਾਈਨਰੀ, ਗਿਣਤੀ, ਜਾਂ ਤਿੱਖੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਰਿਸਪਾਂਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪੋਇਸਨ ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਇੱਕ ਢੁਕਵੀਂ ਚੋਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਾਇਨੋਮੀਅਲ ਡਿਸਟਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਬਾਈਨਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ
GLMs ਵਿੱਚ ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਮਾਧਿਅਮ ਰੇਖਿਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ, ਲੌਗਿਟ, ਪ੍ਰੋਬਿਟ, ਅਤੇ ਲੌਗ-ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਲੌਗਿਟ ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਇਨਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਸਕੇਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਇਸਨੂੰ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੌਗ-ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪੋਇਸਨ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਾਉਂਟ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਲਈ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਅਤੇ ਗੁਣਾਂਕ
ਉਚਿਤ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ GLMs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਭਾਵੀ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਉਲਝਣ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਖੋਜੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਸੇਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੜਾਅਵਾਰ ਚੋਣ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਵਿਧੀਆਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹੋਏ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਣਿਤਿਕ ਬੁਨਿਆਦ
ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, GLMs ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਰੇਖਿਕ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਦੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਇਹ ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਸਮੀਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
E(Y) = μ = g^(-1)(Xβ)
ਜਿੱਥੇ E(Y) ਰਿਸਪਾਂਸ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਮੁੱਲ ਹੈ, μ ਜਵਾਬ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਮੱਧਮਾਨ ਹੈ, g^(-1) ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਉਲਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, X ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੈ, ਅਤੇ β ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗੁਣਾਂ ਦੇ.
ਲਿੰਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਲੀਨੀਅਰ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਕ ਦਾ ਰੂਪ ਫਿੱਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰੀਵ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਚਾਰ
GLMs ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਦੀ ਚੰਗਿਆਈ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ, ਮਾਡਲ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਜਾਂ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਫਿੱਟ ਹੋਣ ਦੇ ਚੰਗੇ ਟੈਸਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਪੀਅਰਸਨ ਚੀ-ਸਕੇਅਰ ਟੈਸਟ, ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਕਾਇਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਲੀਵਰੇਜ ਪਲਾਟ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। .
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅੰਤਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਾਪਦੰਡ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AIC ਅਤੇ BIC, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
GLMs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ, ਵਿੱਤ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਦਾ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ, GLMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ, ਬੀਮਾ ਦਾਅਵਿਆਂ, ਅਤੇ ਸੰਪਤੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲੱਭਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿੱਚ, GLMs ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ, ਵਿਕਰੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ, ਰਾਏ ਪੋਲ, ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ GLM ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ, ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸਬੰਧਤ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ।