• Buradasın

    Lineer regresyon analizi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Lineer regresyon analizi, bağımsız değişkenler (girdi, X) ile bağımlı değişken (çıktı, y) arasındaki ilişkiyi inceleyerek en uygun doğrusal çizgiyi belirleyen bir regresyon modeli algoritmasıdır 123.
    Temel özellikleri:
    • Basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon olarak iki türü bulunur 134.
    • Değişkenlerin ikisi de sürekli veri tipinde olmalıdır 3.
    • Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar 235.
    Kullanım alanları:
    • Tahmin: Satış ve pazarlama gibi alanlarda tahminlerin yapılmasında kullanılır 4.
    • Trend analizi: Hisse senedi piyasasında gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesinde kullanılır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. en.wikipedia.org
        1
      2. spss-yardimi.com
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. medium.com
        4
      5. turkticaret.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Regresyon analizi formülü nedir?

    Regresyon analizi formülü, kullanılan regresyon türüne göre değişiklik gösterir. İşte bazı yaygın regresyon analizi formülleri: Basit doğrusal regresyon: Y = a + bX + u. Y: Bağımlı değişken. X: Bağımsız değişken. a: Kesişme. b: Eğim. u: Regresyon kalıntısı. Çoklu doğrusal regresyon: y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn. y: Bağımlı değişken. x1, x2, ..., xn: Bağımsız değişkenler. b0, b1, b2, ..., bn: Bağımsız değişkenlerin katsayıları. Regresyon analizi formülleri, doğrusal, doğrusal olmayan ve diğer çeşitli regresyon türlerini kapsayacak şekilde genişletilebilir.
    5 kaynak

    Lineer regresyon görselleştirme nasıl yapılır?

    Lineer regresyon görselleştirmesi için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Setini Hazırlama: Bağımsız (x) ve bağımlı (y) değişkenleri belirleyin. 2. Grafik Oluşturma: - Scatter Plot: Gerçek değerler ile değişkenler arasındaki ilişkiyi göstermek için scatter plot kullanılabilir. - Regresyon Çizgisi: Lineer regresyon modelini temsil eden bir çizgi ekleyerek, bu çizgi üzerinden tahminlerde bulunulabilir. 3. Görselleştirme Araçları: - Python: Matplotlib veya Seaborn gibi kütüphaneler kullanılabilir. - SPSS: Graphs > Scatter/Dot üzerinden basit doğrusal regresyon analizi yapılabilir. Örnek Kod: Python'da scatter plot oluşturmak için: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X_test, y_test, color='blue') plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='orange') plt.title('Maaş ve Tecrübe') plt.xlabel('Tecrübe Yılı') plt.ylabel('Maaş') plt.show() ``` .
    5 kaynak

    Lineer ve çoklu regresyon arasındaki fark nedir?

    Lineer regresyon ve çoklu regresyon arasındaki temel fark, açıklayıcı değişkenlerin (bağımsız değişkenler) sayısında yatmaktadır. Lineer regresyon, bir bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. Çoklu regresyon, bir bağımlı değişkeni tahmin etmek için birden fazla bağımsız değişken kullanır. Örnekler: Lineer regresyon: Bir kişinin kilosunu boyuna göre tahmin etmek. Çoklu regresyon: Mahsul verim oranını bir mevsimdeki yağış oranıyla karşılaştırmak.
    5 kaynak

    Lineer regresyon denklemi nedir?

    Lineer regresyon denklemi, bağımsız bir değişken ile bağımlı bir değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan doğrusal bir yaklaşımdır. Basit lineer regresyon denklemi şu şekilde ifade edilir: y = β0 + β1x + ε. Bu denklemde: y: Bağımlı değişkeni, x: Bağımsız değişkeni, β0: Regresyon doğrusunun y-kesişimini, β1: Eğimi, ε: Hata terimini temsil eder. Genel lineer regresyon denklemi ise y = w x + b şeklinde ifade edilir. Bu denklemde: w: Eğimi, b: Sabit değeri (y-kesişimi) temsil eder.
    5 kaynak

    Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki fark nedir?

    Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Tahmin Edilen Sonuç Türü: - Doğrusal regresyon, sayısal bir değer gibi sürekli sonuçları modellemek için kullanılır. - Lojistik regresyon, bir olayın meydana gelme olasılığı veya iki kategoriden birine sınıflandırma gibi ikili sonuçları modellemek için kullanılır. 2. Çıktı Değerleri: - Doğrusal regresyon çıktıları, veri aralığında herhangi bir değeri alabilen sürekli değerlerdir. - Lojistik regresyon çıktıları, 0 ile 1 arasında değişen olasılıklardır. 3. Model Formu: - Doğrusal regresyon modelleri, bağımlı değişkenler arasındaki ilişkiyi tanımlayan doğrusal bir denkleme dayalıdır. - Lojistik regresyon modelleri, lojistik fonksiyona dayalıdır ve bu fonksiyon, tahmin edilen olasılığı sigmoid eğri olarak bilinen bir değere eşler.
    5 kaynak

    Excel'de veri analizi nasıl yapılır regresyon?

    Excel'de regresyon analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verileri Hazırlama: Bağımlı (y) ve bağımsız (x) değişkenleri içeren veri setini düzenlemek. 2. Veri Çözümleme Araçlarını Etkinleştirme: Excel'in üst menüsünden "Dosya" > "Seçenekler" > "Eklentiler" yolunu izleyerek "Veri Çözümleme" aracını aktif hale getirmek. 3. Regresyon Analizini Gerçekleştirme: "Veri" sekmesinde "Veri Çözümleme" seçeneğine tıklayıp açılan listeden "Regresyon"u seçmek. 4. Değişkenleri Girme: "Y Girişi" alanına bağımlı değişkeni, "X Girişi" alanına ise bağımsız değişkenleri girmek. 5. Çıktı Konumunu Belirleme: Sonuçları görmek istenen konumu seçip "Tamam" butonuna tıklamak. Regresyon analizi sonuçları arasında R-kare, p-değeri, katsayılar ve ANOVA tablosu gibi istatistiksel özetler bulunur.
    5 kaynak

    Basit doğrusal regresyon analizi nedir örnek?

    Basit doğrusal regresyon analizi, tek bir bağımsız değişken (tahmin edici) ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Örnekler: 1. Mağaza Fiyatları: Belirli bir mağaza fiyatının (bağımlı değişken) bağımsız değişken olan bina alanına göre nasıl değiştiğini analiz etmek. 2. Reklam Harcamaları ve Satışlar: Bir e-ticaret şirketinin, haftalık reklam harcamaları ile haftalık satış miktarı arasındaki ilişkiyi incelemesi. 3. Egzersiz ve Vücut Kitle İndeksi (VKİ): Bir sağlık araştırmacısının, günlük egzersiz süresi ile VKİ arasındaki ilişkiyi incelemesi.
    5 kaynak