• Buradasın

    Regresyonda hangi istatistikler kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Regresyon analizinde kullanılan bazı istatistikler şunlardır:
    1. R² (Determinasyon Katsayısı): Modelin bağımlı değişkendeki toplam değişkenliği ne ölçüde açıkladığını gösterir 13.
    2. RMSE (Root Mean Square Error): Tahmin edilen değerlerle gerçek değerler arasındaki ortalama farkın kareköküdür 1.
    3. p-değeri ve t-istatistiği: Regresyon katsayılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir 1.
    4. Aykırı Gözlemler: Modelin dengesini bozabilecek anormal değerlerin tespiti ve işlenmesi 14.
    5. Heteroskedastisite: Hata terimlerinin varyansının sabit olmaması durumunun kontrolü 1.
    Bu istatistikler, regresyon modelinin doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirmek için kullanılır.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. infoyatirim.com
        1
      2. daha.net
        2
      3. tr.wikipedia.org
        3
      4. bulutistan.com
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Excelde regresyon nasıl yapılır?

    Excel'de regresyon analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verileri Düzenleme: Bağımlı ve bağımsız değişkenleri ayrı sütunlara yerleştirerek verileri bir tablo halinde düzenleyin. 2. Veri Çözümleme Araçlarını Etkinleştirme: Excel'in üst menüsünde "Dosya" > "Seçenekler" > "Eklentiler" yolunu izleyerek "Excel Eklentileri" bölümünden "Veri Çözümleme" seçeneğini aktif hale getirin. 3. Regresyon Analizini Gerçekleştirme: "Veri" sekmesinde "Veri Çözümleme" seçeneğine tıklayın ve açılan listeden "Regresyon"u seçin. 4. Giriş Aralıklarını Belirleme: "Y Girişi" alanına bağımlı değişkeni, "X Girişi" alanına ise bağımsız değişkenleri girin. 5. Çıktı Konumunu Belirleme: Sonuçları yeni bir çalışma sayfasına veya mevcut bir sayfaya yerleştirmek için "Çıktı Aralığı" alanını seçin. 6. Sonuçları Yorumlama: Excel, analiz sonuçlarını R-kare değeri, katsayılar ve ANOVA tablosu gibi istatistiksel özetler eşliğinde verecektir. Regresyon analizi ile ilgili daha detaylı bilgi ve ileri düzey teknikler için Excel'in resmi kaynaklarına ve uzmanlara başvurulması önerilir.
    5 kaynak

    Regresyon örnekleri nelerdir?

    Regresyon analizinin bazı örnekleri şunlardır: 1. Gayrimenkul Fiyatlandırması: Bir gayrimenkul analisti, konum, metrekare ve yatak odası sayısı gibi faktörlerin mülk fiyatlarını nasıl etkilediğini belirlemek için çoklu regresyon kullanabilir. 2. Pazarlama Analizi: Bir şirket, reklam harcamalarındaki değişikliklerin satış gelirini nasıl etkilediğini değerlendirmek için doğrusal regresyon kullanabilir. 3. Sağlık: Tıbbi araştırmalarda, lojistik regresyon, bir hastanın çeşitli risk faktörlerine dayanarak bir durumu geliştirme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. 4. Eğitim: Öğrenci başarı tahminlerinde bulunmak için regresyon analizi kullanılabilir. 5. Finans: Hisse senedi getirilerinin piyasa endekslerine göre modellenmesi, regresyon analizinin finansal alandaki uygulamalarından biridir.
    5 kaynak

    Regresyon nedir?

    Regresyon, istatistiksel modelleme ve veri analizi süreçlerinde, bağımlı bir değişken (sonuç) ile bir veya daha fazla bağımsız değişken (girdi) arasındaki ilişkiyi inceleyen bir tekniktir. Temel amacı, mevcut verilerden yola çıkarak bağımlı değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya açıklamaktır. Bazı regresyon türleri: - Doğrusal Regresyon: En yaygın tür olup, değişkenler arasındaki ilişki bir düz çizgiyle temsil edilir. - Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır. - Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin etkisinin analiz edildiği bir modeldir. Kullanım alanları: finans, ekonomi, sağlık, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörü kapsar.
    5 kaynak

    Regresyon analizinde ortam nedir?

    Regresyon analizinde ortam, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve bu model üzerinden tahminler veya hipotez testleri yapmak için kullanılan veri analiz ortamı anlamına gelir. Bu analizde kullanılan bazı yaygın ortamlar şunlardır: - Bilgisayar yazılımları: R, Python, SPSS veya SAS gibi programlar regresyon denklemlerinin oluşturulmasında kullanılır. - Anket verileri: Pazar araştırması ve sosyal bilimlerde, değişkenler arasındaki korelasyonu incelemek için anket sonuçları analiz edilir.
    5 kaynak

    Regresyon analizi formülü nedir?

    Regresyon analizi formülü şu şekilde ifade edilir: Y = MX + b. Burada: - Y, regresyon denkleminin bağımlı değişkenidir; - M, regresyon denkleminin eğimidir; - X, regresyon denkleminin bağımsız değişkenidir; - b, denklemin sabitidir.
    5 kaynak

    Regresyonda Y=a+bx ne demek?

    Y = a + bx regresyon denkleminde şu anlamları taşır: - Y: Bağımlı değişkendir, tahmin edilen değişkendir. - a: Sabit değerdir, x = 0 olduğunda y'nin aldığı değerdir. - b: Regresyon katsayısıdır, x'in çarpılması gereken katsayı değeridir ve x'in birim cinsinden değişmesine karşılık y'de meydana gelecek değişme miktarını ifade eder. - x: Bağımsız değişkendir.
    5 kaynak

    Regresyonda en iyi tahmin edici hangisidir?

    Regresyonda en iyi tahmin edici olarak genellikle En Küçük Kareler (EKK) yöntemi kabul edilir. Ancak, veri setinde aykırı değerler veya çarpık dağılımlar varsa, EKK yöntemi istatistiksel olarak iyi sonuçlar vermeyebilir. Bu durumlarda, robust regresyon tahmin edicileri daha uygun olabilir ve bunlar arasında: En Küçük Mutlak Sapmalar (LAD): Artıkların kareleri yerine mutlak değerlerini kullanır. Tekrarlı Medyan (RM): Medyanı dizisel olarak hesaplar. En Küçük Medyan Kareler (LMS): Artıkların karelerinin medyanı minimum yapılır. Ayrıca, Genelleştirilmiş M-Tahmin Edicileri (GM) de hem normal dağılımlı hem de normal dağılımlı olmayan veriler için güvenilir sonuçlar sunar.
    5 kaynak