• 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 adımlar izlenebilir: 1. Verilerin hazırlanması ve eklenmesi. 2. Bağımsız ve bağımlı değişkenlerin seçilmesi. 3. Veri analiz aracının etkinleştirilmesi. 4. Regresyon seçeneğinin seçilmesi. 5. Regresyon giriş alanının yapılandırılması. 6. Çıktı alanının belirlenmesi. 7. Güven seviyesinin kontrol edilmesi. 8. Sonuçların yorumlanması. 9. Değişkenlerin göreceli öneminin hesaplanması. Ayrıca, Excel'de regresyon analizi yapmak için "Analiz AraçPaketi" gibi eklentiler veya "Power Pivot" gibi büyük veri işleme araçları da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Basit doğrusal regresyon analizi nedir örnek?

    Basit doğrusal regresyon analizi, bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Örnekler: Pazarlama uzmanı örneği. Yazma ve okuma puanları örneği. Basit doğrusal regresyon analizinde kullanılan bazı terimler: Kesme noktası (b0). Eğim (b1). Hata terimi (εi).
    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

    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 regresyonun varsayımları nelerdir?

    Lojistik regresyonun bazı varsayımları: Doğrusallık. Uygun değişkenlerin dahil edilmesi. Tekrarlayan ölçümlerin olmaması. Ölçüm hatalarının küçük olması. Bağımsız değişkenler arasında çoklu bağlantı olmaması. Aşırı değerlerin olmaması. Örneklem büyüklüğünün yeterli olması. Hata terimlerinin sıfır ortalamalı ve belirli bir varyansa sahip olması. Bağımlı değişkenin beklenen varyansı ile gözlenen varyansı arasında büyük bir fark olmaması. Lojistik regresyon, diğer bazı varsayımlar gerektirmeden de model kurabilme imkanı tanır.
    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

    Lojistik regresyon nedir?

    Lojistik regresyon, kategorik bir bağımlı değişkenin olasılığını tahmin etmek için kullanılan denetimli bir makine öğrenimi sınıflandırma algoritmasıdır. Özellikleri: Basitlik. Hız. Uygulama kolaylığı. Kullanım alanları: Tıbbi bağlamda, bir tümörün kötü huylu olup olmadığını tahmin etmek için kullanılabilir. Bir kredi kartı şirketinin, başvuran her kişiye kart verip vermeyeceğini belirlemek için kullanılabilir. Web sitesi ziyaretçilerinin, ödeme düğmesine tıklayıp tıklamayacağını tahmin etmek için kullanılabilir.
    5 kaynak