UPSC MainsZOOLOGY-PAPER-I202320 Marks
Q20.

समाश्रयण को परिभाषित कीजिए। समाश्रयण विश्लेषण की विभिन्न विधियों और अनुप्रयोगों की व्याख्या कीजिए।

How to Approach

यह प्रश्न सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण के महत्वपूर्ण अवधारणा 'समाश्रयण' (Regression) पर केंद्रित है। उत्तर में समाश्रयण की परिभाषा, विभिन्न विधियों (जैसे रैखिक समाश्रयण, बहुविध समाश्रयण) और उनके अनुप्रयोगों को स्पष्ट रूप से समझाना आवश्यक है। उदाहरणों और वास्तविक जीवन के परिदृश्यों का उपयोग करके अवधारणा को स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है। उत्तर को संरचित तरीके से प्रस्तुत करें, जिसमें परिभाषा, विधियों का विवरण और विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोग शामिल हों।

Model Answer

0 min read

Introduction

समाश्रयण (Regression) एक सांख्यिकीय विधि है जिसका उपयोग दो या दो से अधिक चरों के बीच संबंध का अध्ययन करने के लिए किया जाता है। यह हमें एक चर (आश्रित चर) के मान को दूसरे चर (स्वतंत्र चर) के मान के आधार पर अनुमानित करने में मदद करता है। आधुनिक डेटा विज्ञान और अनुसंधान में समाश्रयण विश्लेषण एक महत्वपूर्ण उपकरण है, जिसका उपयोग पूर्वानुमान, मॉडलिंग और निर्णय लेने में किया जाता है। यह विधि अर्थशास्त्र, जीव विज्ञान, इंजीनियरिंग और सामाजिक विज्ञान सहित विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है।

समाश्रयण की परिभाषा

समाश्रयण एक सांख्यिकीय तकनीक है जो एक आश्रित चर और एक या अधिक स्वतंत्र चरों के बीच संबंध को मॉडल करती है। इसका मुख्य उद्देश्य स्वतंत्र चर के मूल्यों के आधार पर आश्रित चर के मूल्यों का पूर्वानुमान लगाना है। समाश्रयण रेखा (Regression line) सबसे उपयुक्त रेखा होती है जो डेटा बिंदुओं के बीच संबंध को दर्शाती है।

समाश्रयण विश्लेषण की विभिन्न विधियाँ

1. रैखिक समाश्रयण (Linear Regression)

रैखिक समाश्रयण सबसे सरल प्रकार का समाश्रयण है, जिसमें एक आश्रित चर और एक स्वतंत्र चर के बीच एक रैखिक संबंध माना जाता है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब डेटा बिंदुओं को एक सीधी रेखा के साथ अच्छी तरह से दर्शाया जा सकता है। समीकरण: Y = a + bX, जहाँ Y आश्रित चर है, X स्वतंत्र चर है, a अंतःखंड (intercept) है, और b ढलान (slope) है।

2. बहुविध समाश्रयण (Multiple Regression)

बहुविध समाश्रयण में, एक आश्रित चर और दो या दो से अधिक स्वतंत्र चर होते हैं। यह विधि तब उपयोगी होती है जब कई चर आश्रित चर को प्रभावित करते हैं। समीकरण: Y = a + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn

3. लॉजिस्टिक समाश्रयण (Logistic Regression)

लॉजिस्टिक समाश्रयण का उपयोग तब किया जाता है जब आश्रित चर द्विआधारी (binary) होता है, यानी केवल दो संभावित मान होते हैं (जैसे, हाँ/नहीं, सफल/असफल)। यह विधि संभावनाओं का अनुमान लगाने के लिए उपयोग की जाती है।

4. बहुपद समाश्रयण (Polynomial Regression)

बहुपद समाश्रयण का उपयोग तब किया जाता है जब आश्रित चर और स्वतंत्र चर के बीच संबंध गैर-रैखिक (non-linear) होता है। इस विधि में, स्वतंत्र चर को बहुपद के रूप में उपयोग किया जाता है।

समाश्रयण विश्लेषण के अनुप्रयोग

1. अर्थशास्त्र (Economics)

अर्थशास्त्र में, समाश्रयण विश्लेषण का उपयोग मांग और आपूर्ति के बीच संबंध का अध्ययन करने, मुद्रास्फीति का पूर्वानुमान लगाने और आर्थिक विकास को प्रभावित करने वाले कारकों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, विज्ञापन व्यय और बिक्री के बीच संबंध का विश्लेषण किया जा सकता है।

2. जीव विज्ञान (Biology)

जीव विज्ञान में, समाश्रयण विश्लेषण का उपयोग जीन अभिव्यक्ति और रोग के बीच संबंध का अध्ययन करने, विकास दर का पूर्वानुमान लगाने और पर्यावरणीय कारकों के प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, खुराक और प्रतिक्रिया के बीच संबंध का विश्लेषण किया जा सकता है।

3. इंजीनियरिंग (Engineering)

इंजीनियरिंग में, समाश्रयण विश्लेषण का उपयोग सामग्री की ताकत का पूर्वानुमान लगाने, प्रक्रिया नियंत्रण को अनुकूलित करने और विश्वसनीयता का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, तापमान और सामग्री की ताकत के बीच संबंध का विश्लेषण किया जा सकता है।

4. सामाजिक विज्ञान (Social Sciences)

सामाजिक विज्ञान में, समाश्रयण विश्लेषण का उपयोग शिक्षा और आय के बीच संबंध का अध्ययन करने, अपराध दर का पूर्वानुमान लगाने और सामाजिक असमानता का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, शिक्षा के स्तर और आय के बीच संबंध का विश्लेषण किया जा सकता है।

समाश्रयण विधि आश्रित चर का प्रकार अनुप्रयोग
रैखिक समाश्रयण निरंतर (Continuous) मांग पूर्वानुमान, बिक्री विश्लेषण
बहुविध समाश्रयण निरंतर आर्थिक विकास मॉडल, रोग पूर्वानुमान
लॉजिस्टिक समाश्रयण द्विआधारी (Binary) ग्राहक वर्गीकरण, जोखिम मूल्यांकन
बहुपद समाश्रयण निरंतर विकास मॉडल, प्रतिक्रिया वक्र

Conclusion

समाश्रयण विश्लेषण एक शक्तिशाली सांख्यिकीय उपकरण है जो विभिन्न क्षेत्रों में डेटा का विश्लेषण करने और पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है। रैखिक, बहुविध, लॉजिस्टिक और बहुपद समाश्रयण जैसी विभिन्न विधियाँ विभिन्न प्रकार के डेटा और अनुसंधान प्रश्नों के लिए उपयुक्त हैं। समाश्रयण विश्लेषण का उपयोग करके, हम चरों के बीच संबंधों को समझ सकते हैं और भविष्य के परिणामों का अनुमान लगा सकते हैं। डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में इसकी भूमिका महत्वपूर्ण है।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

आश्रित चर (Dependent Variable)
वह चर जिसका मान अन्य चरों के मानों से प्रभावित होता है। इसे प्रतिक्रिया चर (response variable) भी कहा जाता है।
स्वतंत्र चर (Independent Variable)
वह चर जिसका मान अन्य चरों को प्रभावित करता है। इसे भविष्यवक्ता चर (predictor variable) भी कहा जाता है।

Key Statistics

भारत में 2022-23 में कृषि उत्पादन में 4.6% की वृद्धि हुई, जिसका विश्लेषण समाश्रयण मॉडल के माध्यम से किया गया था।

Source: कृषि एवं किसान कल्याण मंत्रालय, भारत सरकार (ज्ञान कटऑफ के अनुसार)

2023 में, वैश्विक ई-कॉमर्स बिक्री 5.8 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच गई, जिसका पूर्वानुमान समाश्रयण विश्लेषण का उपयोग करके लगाया गया था।

Source: Statista (ज्ञान कटऑफ के अनुसार)

Examples

मौसम पूर्वानुमान

तापमान, आर्द्रता और हवा की गति जैसे स्वतंत्र चरों का उपयोग करके वर्षा की संभावना का पूर्वानुमान लगाना समाश्रयण विश्लेषण का एक उदाहरण है।

शेयर बाजार विश्लेषण

विभिन्न आर्थिक संकेतकों (जैसे ब्याज दरें, मुद्रास्फीति) और कंपनी के प्रदर्शन का उपयोग करके शेयर की कीमतों का पूर्वानुमान लगाना समाश्रयण विश्लेषण का एक उदाहरण है।

Frequently Asked Questions

समाश्रयण विश्लेषण की सीमाएँ क्या हैं?

समाश्रयण विश्लेषण कुछ मान्यताओं पर आधारित है, जैसे कि डेटा सामान्य रूप से वितरित है और चरों के बीच एक रैखिक संबंध है। यदि ये मान्यताएँ पूरी नहीं होती हैं, तो परिणाम गलत हो सकते हैं।

Topics Covered

StatisticsData AnalysisRegressionStatistical MethodsData Interpretation