• Buradasın

    Dünyada regresyona örnek nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Dünyada regresyon analizine dair bazı örnekler:
    • Finans ve yatırım: Hisse senedi getirilerinin faiz oranlarına göre tahmini, kredi puanı modellemesi 12.
    • Pazarlama: Reklam harcamasının satışlara etkisi, müşteri yaşam boyu değer tahmini 1.
    • Sağlık: Belirli bir hastalığa yakalanma olasılığı, ilaç dozajı ile iyileşme süresi arasındaki ilişki 1.
    • Emlak: Ev fiyatlarının konum, büyüklük ve bina yaşıyla modellenmesi 1.
    • Sosyal bilimler: Eğitim süresi ile gelir düzeyi arasındaki ilişki 1.
    Regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkene bağlı olarak nasıl değiştiğini analiz etmeyi amaçlayan istatistiksel bir yöntemdir 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    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.

    Regrese olmak ne anlama gelir?

    Regrese olmak, "regresyon" kelimesinin bir kullanımı olup, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşıyabilir. Psikolojide regresyon, bireyin stresli veya travmatik bir durumla başa çıkmak için bilinçsizce daha önceki bir gelişim aşamasının davranışlarını sergilemesi anlamına gelir. Regresyon terapisi, bireyin geçmişine dönerek yaşadığı olayları yeniden deneyimlemesini sağlar. Tıpta regresyon, hastalığın veya semptomların azalması veya ortadan kalkması anlamına gelebilir. İstatistikte regresyon, değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılan bir analiz yöntemidir. "Regrese" kelimesi ayrıca "dönmek" anlamında da kullanılabilir.

    Regresyon modeli nasıl kurulur?

    Regresyon modeli kurmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Hipotez oluşturma. 2. Grafik oluşturma. 3. Sonuçların analizi. Regresyon modeli kurarken kullanılan bazı yöntemler: All-in (hepsini birden dahil etme). Geriye doğru eleme. İleri doğru seçme. İki yönlü eleyerek seçme. Uyum indeksine göre seçim. Regresyon analizi için Python, R, MATLAB ve Mathematica gibi hesaplama paketleri kullanılabilir.

    Regresyon analizi ne zaman kullanılır?

    Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve bu ilişkiyi kullanarak tahminlerde bulunmak için kullanılır. Regresyon analizinin kullanıldığı bazı durumlar: Tahmin. Finans. Pazarlama. Sağlık. Sosyal bilimler. Regresyon analizinin doğru sonuçlar vermesi için, modelin doğru seçilmesi, uygun veri toplama ve analiz süreçlerinin izlenmesi önemlidir.

    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.

    Regresyon modeli nasıl yorumlanır?

    Regresyon modelinin yorumlanması için aşağıdaki unsurlar dikkate alınmalıdır: F-Değeri: Anket modelinin istatistiksel anlamlılığını ölçer. R-Kare (R²): Bağımsız değişkenin, bağımlı değişkendeki hareketleri ne kadar açıkladığını gösterir. P-Değeri: Bağımsız değişkenin etkisinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir. Katsayılar: Diğer bağımsız değişkenlerin etkisi sabit tutulduğunda, her bir bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni ne kadar etkilediğini gösterir. Regresyon modelinin doğru yorumlanması için bir uzmana danışılması önerilir.

    Regresyon analizinde örnek sorular nelerdir?

    Regresyon analizinde örnek sorular şunlardır: Basit doğrusal regresyon: Öğrencilerin okuma puanlarından yazma puanlarını tahmin etmeye çalışma. Çoklu regresyon: Bir ürünün satışlarının, reklam bütçesi, radyoda çalınma sayısı ve grubun çekiciliği gibi değişkenlerle ilişkisini inceleme. Lojistik regresyon: Bir kişinin sağlık iddiasının gerçek olup olmadığını tahmin etme. Polinom regresyon: Eğrisel verileri analiz etme. Ridge regresyon: Regresyon tahminlerine yanlılık ekleyerek standart hataları ortadan kaldırma. Kement regresyon: Tahmin hatalarının en aza indirilmesi için bir tahminci alt kümesi türetme. Ayrıca, regresyon analizi ile ilgili örnek sorular içeren kaynaklar arasında avys.omu.edu.tr ve youtube.com siteleri bulunmaktadır.