• Buradasın

    Regresyon analizi ne zaman kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve bu ilişkiyi kullanarak tahminlerde bulunmak için kullanılır 15.
    Regresyon analizinin kullanıldığı bazı durumlar:
    • Tahmin 35. İşletmelerde, gelecekteki fırsatları ve tehditleri tahmin etmek için kullanılır 3. Örneğin, bir müşterinin satın alma olasılığı yüksek olan şeylerin miktarını veya bir reklam panosunun önünden geçecek tüketicilerin sayısını tahmin etmek 3.
    • Finans 35. Hisse senedi fiyatlarının, faiz oranları veya şirket performansı ile ilişkisini analiz etmek gibi finansal analizlerde kullanılır 35.
    • Pazarlama 5. Reklam harcamalarının satışlara etkisini analiz etmek için kullanılır 5.
    • Sağlık 5. Bir tedavinin, hastaların iyileşme süreci üzerindeki etkisini modellemek için kullanılır 5.
    • Sosyal bilimler 5. Eğitim düzeyinin, gelir düzeyini etkileyip etkilemediğini analiz etmek gibi araştırmalarda kullanılır 5.
    Regresyon analizinin doğru sonuçlar vermesi için, modelin doğru seçilmesi, uygun veri toplama ve analiz süreçlerinin izlenmesi önemlidir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. docs.familiarize.com
        1
      2. gedik.com
        2
      3. komtas.com
        3
      4. bulutistan.com
        4
      5. hosting.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Regresyon analizinde -1 ve +1 ne anlama gelir?

    Regresyon analizinde -1 ve +1 değerleri, bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü belirtir. - Pozitif (+1) değer, değişkenlerin birlikte arttığını veya azaldığını gösterir. - Negatif (-1) değer ise değişkenlerden biri artarken diğerinin azaldığını ifade eder. - Sıfır (0) değeri ise iki değişken arasında ilişki olmadığını gösterir. Regresyon analizinde, bağımlı değişken (Y) ve bağımsız değişkenler (X) arasındaki ilişkiyi anlamak için bu değerler kullanılır.
    5 kaynak

    AKM'de neden regresyon yapılıyor?

    AKM'de (veya herhangi bir kurumda) regresyon analizinin neden yapıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, regresyon analizinin genel olarak yapılma amaçları şunlardır: Tahmin. Modelleme. Optimizasyon. Regresyon analizi, ekonomi, mühendislik, sosyal bilimler ve sağlık gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Regresyon analizi nedir?

    Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu analizde: Bağımlı değişken (genellikle Y ile gösterilir), bağımsız değişkene bağlı olarak değişen veya ondan etkilenen değişkendir. Bağımsız değişken (genellikle X ile gösterilir), bağımlı değişkeni etkileyen veya onun nedeni olan değişkendir. Regresyon analizi ile değişkenler arasındaki ilişkinin varlığı ve gücü hakkında bilgi edinilebilir. Regresyon analizi, finans, ekonomi, mühendislik ve doğa bilimleri gibi birçok alanda kullanılır.
    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

    Lineer regresyon analizi nedir?

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

    Lojistik regresyon nedir?

    Lojistik regresyon, makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel yöntemdir ve ikili sınıflandırma problemleri için temel bir algoritmadır. Temel özellikleri: - Amaç: Bir girdi verisinin belirli bir kategoriye ait olma olasılığını tahmin etmek. - Veri türü: Bağımsız değişkenler (özellikler) ve ikili bağımlı değişken (örneğin, 0 veya 1, evet veya hayır). - Modelleme: Logistik fonksiyon (genellikle sigmoid fonksiyonu) kullanılarak, doğrusal bir kombinasyonun çıktısı 0 ile 1 arasında bir olasılığa dönüştürülür. - Kullanım alanları: Tıp, finans, pazarlama gibi çeşitli alanlarda gerçek dünya uygulamalarında kullanılır. Türleri: Lojistik regresyon, ikili, multinominal ve sıralı lojistik regresyon gibi farklı türlere ayrılabilir.
    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