• Buradasın

    Lineer ve çoklu regresyon arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Lineer regresyon ve çoklu regresyon arasındaki temel fark, bağımsız değişkenlerin sayısıdır.
    • Lineer regresyon, sadece bir bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler 12. Bu durumda, bağımlı değişkenin tahmini için kullanılan denklem: Y = mx + b şeklindedir 1.
    • Çoklu regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini analiz eder 23. Bu durumda, denklem: Yi = β0 + β1Xi + ϵi olarak yazılır ve burada X açıklayıcı değişkenleri, Y ise bağımlı değişkeni temsil eder 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kaderdurak.github.io
        1
      2. bulutistan.com
        2
      3. finans.mynet.com
        3
      4. tr.linkedin.com
        4
      5. tr.talkingofmoney.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Lineer regrasyonda hangi değişken bağımlı?

    Lineer regresyonda bağımlı değişken, Y ile gösterilir ve regresyon modelinin tahmin etmeye çalıştığı değişkendir.
    5 kaynak

    Lineer regresyon denklemi nedir?

    Lineer regresyon denklemi, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ifade eden matematiksel bir denklemdir. Basit doğrusal regresyon denklemi şu şekilde ifade edilir: y = b0 + b1 x: - y, bağımlı değişkeni temsil eder; - x, bağımsız değişkeni temsil eder; - b0, sabit terimi, yani doğrusal denklemin y ekseni ile kesişim noktasını ifade eder; - b1, doğrunun eğimini, yani bağımsız değişkenin bağımlı değişkene olan ağırlığını temsil eder.
    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

    Hiyerarşik regresyon ve stepwise regresyon nedir?

    Hiyerarşik regresyon ve stepwise regresyon, çoklu regresyon analizinde kullanılan iki farklı yöntemdir. Hiyerarşik regresyon, araştırmacının belirlediği sıraya göre bağımsız değişkenlerin modele eklenmesini içerir. Stepwise regresyon ise, değişkenlerin modele dahil edilme sırasının tamamen istatistiksel bir kriterle belirlendiği bir yöntemdir.
    5 kaynak

    Lineer regresyon analizi nedir?

    Lineer regresyon analizi, bir veya daha fazla açıklayıcı değişkenin (bağımsız değişken) bilinen değerlerine dayanarak bilinmeyen bir değişkenin (bağımlı değişken) değerini tahmin etmeye çalışan bir veri analizi tekniğidir. Temel özellikleri: - Doğrusal ilişki: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki varsayılır. - Matematiksel model: Değişkenler, doğrusal bir denklemle matematiksel olarak modellenir. - Kullanım alanları: Bilim insanları ve işletmeler tarafından veri ön analizi yapmak, gelecekteki trendleri tahmin etmek ve iş zekâsına dönüştürmek için kullanılır. İki ana türü: 1. Basit doğrusal regresyon: Tek bir bağımsız değişkenin tek bir bağımlı değişkeni etkilediği durum. 2. Çoklu doğrusal regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişkeni etkilediği durum.
    5 kaynak

    Lineer ve doğrusal aynı şey mi?

    Lineer ve doğrusal terimleri matematikte farklı anlamlara sahiptir. - Lineer, bir fonksiyonun girdi ile çıktı arasında doğrusal bir ilişki olduğunu ifade eder. - Doğrusal ise, genellikle iki boyutlu düzlemde veya üç boyutlu uzayda bir doğruyu ifade eder. Bu nedenle, günlük kullanımda bu terimler eşanlamlı olarak algılanabilir, ancak matematiksel bağlamda farklı kavramları temsil ederler.
    5 kaynak

    Lineer regresyon görselleştirme nasıl yapılır?

    Lineer regresyon görselleştirme için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Seti Yükleme ve İnceleme: Pandas kütüphanesi kullanılarak veri seti yüklenir ve `info()` ve `describe()` fonksiyonları ile genel bir inceleme yapılır. 2. Veri Görselleştirme: Seaborn kütüphanesinin `pairplot` ve `heatmap` fonksiyonları, veriler arasındaki korelasyonu görselleştirmek için kullanılır. 3. Model Oluşturma ve Eğitim: Sklearn kütüphanesinin `LinearRegression` metodu ile model oluşturulur ve `fit` fonksiyonu ile veriler modele eğitilir. 4. Tahmin ve Görselleştirme: `predict` fonksiyonu ile yeni veriler için tahminler yapılır ve bu tahminler, orijinal veri seti ile birlikte doğrusal fit edilmiş çizgi olarak görselleştirilir. 5. Metric Değerleri: `mean_absolute_error` ve `mean_squared_error` gibi istatistiksel metrikler kullanılarak modelin performansı değerlendirilir.
    5 kaynak