• Buradasın

    Lineer regresyon görselleştirme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Lineer regresyon görselleştirmesi için aşağıdaki adımlar izlenebilir:
    1. Veri Setini Hazırlama: Bağımsız (x) ve bağımlı (y) değişkenleri belirleyin 13.
    2. Grafik Oluşturma:
      • Scatter Plot: Gerçek değerler ile değişkenler arasındaki ilişkiyi göstermek için scatter plot kullanılabilir 25.
      • Regresyon Çizgisi: Lineer regresyon modelini temsil eden bir çizgi ekleyerek, bu çizgi üzerinden tahminlerde bulunulabilir 35.
    3. Görselleştirme Araçları:
      • Python: Matplotlib veya Seaborn gibi kütüphaneler kullanılabilir 15.
      • SPSS: Graphs > Scatter/Dot üzerinden basit doğrusal regresyon analizi yapılabilir 3.
    Örnek Kod: Python'da scatter plot oluşturmak için:
    import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue')
plt.plot(X_train, regressor.predict(X_train), color='orange')
plt.title('Maaş ve Tecrübe')
plt.xlabel('Tecrübe Yılı')
plt.ylabel('Maaş')
plt.show()
    5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. veritabaniegitimleri.com
        1
      2. avys.omu.edu.tr
        2
      3. spss-yardimi.com
        3
      4. tr.linkedin.com
        4
      5. geeksforgeeks.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Lineer ilişki ne demek?

    Lineer ilişki, iki değişken arasındaki doğrusal bir ilişkiyi ifade eder. Matematiksel olarak lineer ilişki, bir doğru denklemi ile temsil edilir ve genellikle y = mx + b formülü ile gösterilir.
    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

    Lineer regresyon analizi nedir?

    Lineer regresyon analizi, bağımsız değişkenler (girdi, X) ile bağımlı değişken (çıktı, y) arasındaki ilişkiyi inceleyerek en uygun doğrusal çizgiyi belirleyen bir regresyon modeli algoritmasıdır. Temel özellikleri: Basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon olarak iki türü bulunur. Değişkenlerin ikisi de sürekli veri tipinde olmalıdır. Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar. Kullanım alanları: Tahmin: Satış ve pazarlama gibi alanlarda tahminlerin yapılmasında kullanılır. Trend analizi: Hisse senedi piyasasında gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesinde kullanılır.
    5 kaynak

    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

    Lineer yaklaşım nasıl yapılır?

    Lineer yaklaşım, bir fonksiyona türevli olduğu bir noktada teğet olan doğrunun denklemini kullanarak yaklaşık değer hesaplama yöntemidir. Bu yöntem şu şekilde yapılır: 1. Teğet doğrunun denkleminin yazılması. 2. Yaklaşık değerin hesaplanması. Örneğin, karekök fonksiyonuna lineerleştirme yöntemi uygulandığında, ifadenin yaklaşık değeri şu şekilde bulunabilir: 1. En yakın değerin belirlenmesi. 2. Teğet doğrunun denkleminin yazılması. 3. Yaklaşık değerin hesaplanması. Lineer yaklaşım yöntemi, dinamik modellerde de kullanılabilir, örneğin birinci dereceden spline fonksiyonları gibi parçalı lineer yaklaşım fonksiyonları ile. Lineer yaklaşım yöntemi hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: derspresso.com.tr; arastirmax.com.
    5 kaynak

    Lineer ve çoklu regresyon arasındaki fark nedir?

    Lineer regresyon ve çoklu regresyon arasındaki temel fark, açıklayıcı değişkenlerin (bağımsız değişkenler) sayısında yatmaktadır. Lineer regresyon, bir bağımlı değişken ile bir bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. Çoklu regresyon, bir bağımlı değişkeni tahmin etmek için birden fazla bağımsız değişken kullanır. Örnekler: Lineer regresyon: Bir kişinin kilosunu boyuna göre tahmin etmek. Çoklu regresyon: Mahsul verim oranını bir mevsimdeki yağış oranıyla karşılaştırmak.
    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