سرمایہ کاروں نے اثاثوں کی قیمتوں کی نقل و حرکت کے ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے پیش گوئی کی ہے کہ کسی سرمایہ کاری کی قیمت کسی بھی وقت ہوگی. ان پیشن گوئی کرنے کے لئے استعمال ہونے والے طریقوں کے اعداد و شمار کے اعداد و شمار میں ایک فیلڈ کا حصہ ہیں رجعت تجزیہ. حساب کی بقایا وار متغیر اقدار کی ایک سیٹ ایک ریپریشن تجزیہ کا آلہ ہے جس کا اندازہ ہوتا ہے کہ ماڈل کی پیشن گوئی اصل قیمتوں سے کیسے ملتی ہے.
ریگریشن لائن
The رجعت لائن ظاہر ہوتا ہے کہ مختلف متغیرات میں تبدیلیوں کی وجہ سے اثاثہ کی قدر تبدیل ہوگئی ہے. ایک کے طور پر بھی جانا جاتا ہے رجحان لائنرجعت لائن اثاثہ کی قیمت کے "رجحان" کو ظاہر کرتا ہے. ریگریشن لائن ایک لکیری مساوات کی طرف سے پیش کیا جاتا ہے:
Y = A + BX
جہاں "Y" اثاثہ قیمت ہے، "ایک" مسلسل ہے، "ب" ایک ضرب اور "X" اثاثہ قیمت سے متعلق متغیر ہے.
مثال کے طور پر، اگر ماڈل پیش گوئی کرتا ہے کہ ایک بیڈروم گھر $ 300،000 کے لئے فروخت کرتا ہے تو، ایک دو بیڈروم گھر $ 400،000 کے لئے فروخت کرتا ہے، اور تین بیڈروم گھر $ 500،000 کے لئے فروخت کرتا ہے، رجعت لائن اس طرح نظر آئے گا:
Y = 200،000 + 100،000 ایکس
جہاں "Y" گھر کی فروخت کی قیمت ہے اور "X" سونے کے کمرے کی تعداد ہے.
Y = 200،000 + 100،000 (1) = 300،000
Y = 200،000 + 100،000 (2) = 400،000
Y = 200،000 + 100،000 (3) = 500،000
اسکٹرپلٹ
A اسکٹرپلٹ پوائنٹس کو ظاہر کرتا ہے جو اثاثہ قیمت اور متغیر کے درمیان اصل رابطے کی نمائندگی کرتا ہے. اصطلاح "اسکٹرپلٹ" یہ حقیقت سے آتا ہے کہ، جب ان پوائنٹس کو گراف پر پلایا جاتا ہے تو، وہ ریپریشن لائن پر مکمل طور پر جھوٹ بولنا بجائے "بکھرے ہوئے" ہوتے ہیں. مندرجہ بالا مثال کا استعمال کرتے ہوئے، ہم ان اعداد و شمار کے پوائنٹس کے ساتھ ایک اسکٹرپلٹ کرسکتے ہیں:
نقطہ 1: 1BR $ 288،000 کے لئے فروخت کیا
نقطہ 2: 1BR $ 315،000 کے لئے فروخت کیا
پوائنٹ 3: 2 بی بی 395،000 ڈالر کے لئے فروخت کیا
پوائنٹ 4: 2BR $ 410،000 کے لئے فروخت کیا
پوائنٹ 5: 3BR $ 4 4،000 کے لئے فروخت کیا
پوائنٹ 6: 3BR $ 507،000 کے لئے فروخت کیا
رقاصہ متغیر حساب
بقایا وار متغیر حساب کے ساتھ شروع ہوتا ہے چوکوں کی رقم رجسٹر لائن لائن پر اثاثہ کی قیمت اور اسکٹرپلٹ پر ہر متعلقہ اثاثے کی قیمت کے درمیان اختلافات کی.
اختلافات کے چوکوں یہاں دکھایا گیا ہے:
پوائنٹ 1: $ 288،000 - $ 300،000 = (- $ 12،000)؛ (-12،000)2 = 144,000,000
پوائنٹ 2: $ 315،000 - $ 300،000 = (+ $ 15،000)؛ (15،000)2 = 225,000,000
پوائنٹ 3: $ 395،000 - $ 400،000 = (- $ 5،000)؛ (-5،000)2 = 25,000,000
پوائنٹ 4: $ 410،000 - $ 400،000 = (+ $ 10،000)؛ (10،000)2 = 100,000,000
پوائنٹ 5: $ 492،000 - $ 500،000 = (- $ 8،000)؛ (-8000)2 = 64,000,000
پوائنٹ 6: $ 507،000 - $ 500،000 = (+ $ 7،000)؛ (7000)2 = 49,000,000
چوکوں = 607،000،000
باقیات کی رقم لینے اور اس کی تقسیم (N-2) کی طرف سے موجود بقایا مختلف متغیر، جہاں "n" اسکٹرپلٹ پر ڈیٹا پوائنٹس کی تعداد ہے.
آر وی = 607،000،000 / (6-2) = 607،000،000 / 4 = 151،750،000.
غیر محفوظ متغیر کے لئے استعمال کرتا ہے
اگر اسٹرٹرپلٹ پر ہر نقطۂ نظر ریگریشن لائن کے ساتھ مکمل طور پر قطع نظر نہیں کرے گا، تو ایک مستحکم ماڈل ریگریشن لائن کے ارد گرد باقاعدگی سے تقسیم میں اسکٹرپلٹ پوائنٹس پڑے گا. بقایا وار متغیر بھی "غلطی کے فرق" کے طور پر بھی جانا جاتا ہے. ایک اعلی بقایا مختلف قسم سے ظاہر ہوتا ہے کہ اصل ماڈل میں رجریشن لائن غلطی میں ہوسکتی ہے. کچھ اسپریڈ شیٹ کے افعال ایک رجریف لائن کی تخلیق کے عمل کو دکھا سکتے ہیں جو اسکٹرپلٹ ڈیٹا کے قریب قریب بیٹھے ہیں.
