ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮੁੱਦਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਬੰਧ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ, ਲਾਗੂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰੀਏ, ਰੀਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੁਤੰਤਰ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸਲਈ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁ-ਸੰਗ੍ਰਹਿਤਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ।
ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਉੱਚੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਗੈਰ-ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਗੁਣਾਂਕ ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਣਿਤ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਚਿਤ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ: ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਸਾਧਨ
ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਵੇਰੀਅੰਸ ਇਨਫਲੇਸ਼ਨ ਫੈਕਟਰ (VIF): VIF ਉਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਇੱਕ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਗੁਣਾਂਕ ਦਾ ਪਰਿਵਰਤਨ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਵਧਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਉੱਚ VIF ਮੁੱਲ ਅਨੁਸਾਰੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਹੁ-ਸਮਾਪਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਸੁਤੰਤਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਉੱਚ ਜੋੜੀਵਾਰ ਸਹਿ-ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਦੇ ਸੂਚਕਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ: ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ, VIF ਦਾ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਦੂਜੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਘੱਟ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਮੁੱਲ ਬਹੁ-ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਸਥਿਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ: ਸਥਿਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉੱਚ ਸਥਿਤੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ, ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਆਧਾਰਿਤ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਸੰਖਿਅਕਤਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਗਿਣਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸੂਝਵਾਨ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉਚਿਤ ਉਪਚਾਰਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਇੱਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਰਗ ਫੁਟੇਜ, ਬੈੱਡਰੂਮਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਰਿਹਾਇਸ਼ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਜੋਂ ਸਥਾਨ।
ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਵਰਗ ਫੁਟੇਜ ਅਤੇ ਬੈੱਡਰੂਮ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਲਈ ਉੱਚ VIF ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ ਜਾਂ ਬਹੁ-ਸੰਗ੍ਰਹਿਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਪਹੁੰਚਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ, ਪਾਠਕ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁ-ਸੰਗਠਿਤਤਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਲਾਗੂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰ ਨੂੰ ਸਮਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੀਅਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਗਣਿਤਿਕ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਬਹੁ-ਸਮਾਪਤਿਕਤਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਵਿੱਤ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਵਿਆਪਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ, ਇਸ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤਿਕ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ, ਲਾਗੂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਕੋਲੀਨੇਰਿਟੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਕ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ.