• Buradasın

    AKM'de neden regresyon yapılıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    AKM'de (muhtemelen "işletme" kastedilmiş) regresyon analizi yapılmasının birkaç nedeni vardır:
    1. Tahmin ve öngörü: Regresyon, gelecekteki fırsatları ve tehditleri tahmin etmek için kullanılır 13. Örneğin, talep analizi, bir müşterinin satın alma olasılığını tahmin eder 1.
    2. Finansal analiz: CAPM (Capital Asset Pricing Model) gibi finansal modellerde, bir varlığın öngörülen getirisi ile piyasa risk primi arasındaki ilişkiyi kurmak için kullanılır 13.
    3. Rekabet analizi: İşletmelerin kendi finansal performanslarını rakipleriyle karşılaştırmalarına ve satışlarına etki eden faktörleri belirlemelerine yardımcı olur 1.
    4. Karar desteği: Yöneticilere, verileri filtreleyerek daha iyi iş kararları vermeleri için nicel destek sağlar 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bulutistan.com
        1
      2. questionpro.com
        2
      3. hosting.com.tr
        3
      4. batuhandaz.medium.com
        4
      5. sanatvebilgi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Regresyonda R2 neyi gösterir?

    Regresyonda R2 (açıklayıcılık katsayısı), bağımlı değişkendeki toplam değişimin yüzde kaçının bağımsız değişken tarafından açıklanabildiğini gösterir. Bu değer 0 ile +1 arasında değişir. R2'nin 1'e yaklaşması, bağımlı değişkendeki değişimin büyük bir bölümünün bağımsız değişken tarafından açıklandığını ifade eder.
    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

    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

    Regresyon modelinde Y nedir?

    Regresyon modelinde Y, bağımlı değişken olarak adlandırılır.
    5 kaynak

    Regresyon analizinde çok değişkenlilik varsayımı nedir?

    Regresyon analizinde çok değişkenlilik varsayımı, bağımsız değişkenlerin kendi aralarında korelasyon olmaması anlamına gelir. Bu varsayım, çoklu regresyon analizinde, birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini doğru bir şekilde incelemek için gereklidir.
    5 kaynak

    Regresyon modeli ne zaman kullanılır?

    Regresyon modeli, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Tahmin: Gelecekteki olayları veya sonuçları tahmin etmek için. 2. Korelasyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkiyi değerlendirmek. 3. Neden-Sonuç İlişkilerini Belirleme: Hangi değişkenlerin belirli sonuçlar üzerinde etkili olduğunu ortaya koymak. 4. Optimizasyon: Optimum kararlar almak için kullanılır. Regresyon modeli, finans, ekonomi, sağlık, pazarlama ve mühendislik gibi birçok sektörde geniş bir kullanım alanına sahiptir.
    5 kaynak

    Regresyon ne anlama gelir?

    Regresyon terimi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modelleyen istatistiksel bir yöntemi ifade eder. Regresyon kelimesinin diğer anlamları: - Yapay zekâ ve makine öğreniminde: Sürekli bir değişkeni tahmin etmek için kullanılan bir yöntem. - Genel anlamda: Bir şeyin eski veya daha kötü bir duruma dönmesi.
    5 kaynak