• Buradasın

    Regresyon analizi örnekleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Regresyon analizi örnekleri arasında şunlar sayılabilir:
    • Finans alanında: Bir hisse senedinin beta katsayısının hesaplanması ve şirketler için mali tabloların tahmin edilmesi 1.
    • Sağlık bilimlerinde: Hastalığın başlangıcıyla doktora başvurma arasında geçen süre ile iyileşme süresi arasındaki ilişkinin incelenmesi 2.
    • Eğitim alanında: Öğrencilerin devamsızlık gösterdiği gün sayıları ile başarı dereceleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi 4.
    • Pazarlama alanında: Reklam harcamaları ile satışlar arasındaki ilişkinin tahmin edilmesi 15.
    Regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek, tahmin yapmak ve fonksiyonel şekli belirlemek için kullanılır 34. Analiz, kullanılan bağımsız değişken sayısına göre basit veya çoklu, fonksiyon tipine göre doğrusal veya doğrusal olmayan şekillerde yapılabilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. docs.familiarize.com
        1
      2. forms.app
        2
      3. bulutistan.com
        3
      4. hosting.com.tr
        4
      5. kikareakademi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Lojistik ve doğrusal regresyon arasındaki fark nedir?

    Lojistik regresyon ve doğrusal regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: Yanıt değişkeni türü: Doğrusal regresyon, sürekli bir değer ölçeğine sahip bağımlı değişkenler için kullanılır. Lojistik regresyon, kategorik veya ikili (örneğin, evet/hayır) değerlere sahip bağımlı değişkenler için kullanılır. Kullanılan denklem: Doğrusal regresyon, Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βp şeklinde bir denklem kullanır. Lojistik regresyon, p(X) = eβ0 + β1X1 + β2X2 + ... + βp şeklinde bir denklem kullanır. Denklemi sığdırma yöntemi: Doğrusal regresyon, en uygun regresyon denklemini bulmak için sıradan en küçük kareler yöntemini kullanır. Lojistik regresyon, maksimum olabilirlik tahmini yöntemini kullanır. Tahmin edilecek çıktı: Doğrusal regresyon, sürekli bir değer öngörür. Lojistik regresyon, olasılıkları bir sonuç olarak öngörür.
    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

    Lojistik regresyonun varsayımları nelerdir?

    Lojistik regresyonun varsayımları şunlardır: 1. Bağımlı değişken nitel olmalıdır. 2. Bağımsız değişkenler ile bağımlı değişken arasındaki ilişki logit modelde doğrusal olmalıdır. 3. Çoklu doğrusal bağlantı problemi olmamalıdır. 4. Modelin uyumu iyi olmalıdır (goodness of fit). 5. Örneklem büyüklüğü yeterli olmalıdır. 6. Ölçüm hataları küçük olmalı, kayıp veri olmamalıdır.
    5 kaynak

    Regresyon analizi neden yapılır?

    Regresyon analizinin yapılma nedenlerinden bazıları şunlardır: Tahmin. Hata düzeltme. Optimizasyon. Değişkenler arasındaki ilişkiyi anlama. Sezgilere bağlı hataları önleme. Regresyon analizinin kullanım alanlarından bazıları ise finans, talep analizi, CAPM, rekabet karşılaştırması ve pazar araştırmasıdır. Regresyon analizinin neden yapıldığına dair daha fazla bilgi için bir uzmana danışılması önerilir.
    5 kaynak

    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

    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