Regresyon

Regresyon analizinde üstel model, bağımsız değişken ve bağımlı değişkenin üstel bir denklemle ilişkili olduğu durumlarda kullanılır. Üstel modelin kullanılabileceği bazı durumlar: Veri setinin grafiği üstel bir eğri şeklinde ise. Yüzdesel farkların sabit olması durumunda. Üstel regresyon, doğrusal olmayan bir regresyon türüdür ve logaritmik regresyon ile polinom regresyon gibi yöntemlerle birlikte kullanılır.

Coğrafya 10. sınıf regresyon, karaların yükselmesine bağlı olarak deniz seviyesinin gerilemesi olayıdır. Regresyon şu şekilde oluşur: Dış kuvvetler tarafından karalardan taşınan toprak, çakıl ve çeşitli materyaller, okyanus diplerinde toplanarak kara yükünün azalmasına neden olur. İklim olaylarının büyük ölçüde değişikliğe uğraması sonucu buzullar eriyerek karalar üzerindeki ağırlığı azaltır. Hafifleyen kara, mantonun kaldırma kuvvetinin etkisiyle yükselmeye başlar. Kara yükselince deniz seviyesi geriler, deniz altındaki bazı yerler kara hâline gelir. Eski kumsallar yükseklerde kalarak kıyı taraçalarını oluşturur.

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.

Üstel ve logaritmik regresyon arasındaki temel fark, bağımsız değişkenin denklemdeki kullanım şeklidir. Üstel Regresyon: Bağımsız değişken, denklemin üssünde yer alır. Logaritmik Regresyon: Bağımsız değişken logaritmik hale getirilir. Bu farklılıklar, iki tür regresyon modelinin de farklı dinamiklere sahip olmasını sağlar. Üstel regresyon, başlangıçta yavaş ancak zamanla hızlanan bir büyüme modelini temsil ederken, logaritmik regresyon başlangıçta hızlı ancak ilerleyen dönemlerde yavaşlayan bir büyüme modelini temsil eder.

SVR içerik listesi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, SVR (Destek Vektör Regresyonu) hakkında genel bilgi verilebilir. SVR (Destek Vektör Regresyonu), sınıflandırma için kullanılan SVM (Support Vector Machine) algoritmasının regresyon problemlerine uyarlanmış halidir. SVR'nin bazı temel unsurları: Kernel Fonksiyonu: Doğrusal veya doğrusal olmayan ilişkiler için uygun kernel fonksiyonu seçilir (örneğin, "linear" veya "rbf"). Hiperyapısal Parametreler: Epsilon (ε) ve regülasyon parametresi (C) gibi hiperyapısal parametreler, model karmaşıklığını, uyum doğruluğunu ve marjin genişliğini dengelemek için ayarlanır. Veri Ön İşleme: Eksik değerlerin işlenmesi, özellik ölçeklendirme ve gerekirse özellik seçimi yapılır. Model Eğitimi: SVR modeli, fit() yöntemi kullanılarak eğitim verilerine uyarlanır. Model Değerlendirmesi: Tahmin edilen değerler, test veri seti için predict() yöntemi ile elde edilir ve performans, MAE, MSE veya R-squared gibi regresyon metrikleriyle değerlendirilir.

"Regre Röio" konusu hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, regresyon analizi hakkında bilgi verilebilir. Regresyon analizi, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Regresyon analizinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Basit doğrusal regresyon: Bir bağımlı değişken ve bir bağımsız değişken arasında ilişki kurar. Çoklu doğrusal regresyon: İki bağımsız değişken ve bir bağımlı değişken olduğunda kullanılır. En küçük kareler yöntemi: Veri noktalarına mümkün olduğunca yakın geçen bir işlev eğrisi bulmayı sağlar.

Negatif Binom Regresyon, özellikle sayma verileri ve aşırı yayılım durumlarında kullanılır. Bu durumlar şunlardır: Aşırı Yayılım: Bağımlı değişkenin (sayma verisi) varyansı, ortalamasından daha büyük olduğunda (overdispersion) Negatif Binom Regresyon tercih edilir. Sola Çarpık Dağılım: Değerlerin çoğunun sıfır olduğu ve sağa çarpık bir dağılım gösteren veri kümelerinde kullanılır. Sıfır Değerleri: Veri kümesinde çok sayıda sıfır değeri bulunduğunda, bu durum doğrusal regresyon kullanımında hatalı negatif parametre tahminlerine yol açabilir. Örnek bir kullanım alanı, böcek sayısı (yanıt) üzerine bitki çeşidi (indeks) ve bitkide yaprak sayısının (açıklayıcı) etkisinin incelendiği bir araştırma olabilir.

Regresyon kanalı ayarlarını yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Grafiğe ekleme. 2. Noktayı belirleme. 3. Sürükleme. 4. Genişlik ayarlama. 5. Diğer ayarlar. Ayrıca, TradingView platformunda regresyon kanalı ayarlarken "Time Frame", "Data Window Period", "Regression Type", "Scaling Type", "Scaling Coefficient Level 1" ve "Scaling Coefficient Level 2" gibi parametreler de ayarlanabilir. Regresyon kanalı ayarları, kullanılan ticaret platformuna ve seçilen göstergeye göre değişiklik gösterebilir.

Regresyonda ortam değişkenleri hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, regresyon analizinde kullanılan bazı değişkenler şunlardır: Bağımsız değişken (X). Bağımlı değişken (Y). Ayrıca, regresyon analizinde kullanılan değişkenlerin en az aralık ölçeği düzeyinde olması gerekir.

Ekonometrinin veri analizi için kullandığı bazı yöntemler şunlardır: Regresyon analizi. Zaman serisi analizi. Panel veri analizi. Yapısal eşitlik modelleri. ARDL modeli. NARDL modeli. VAR modeli. VECM modeli. ARCH/GARCH modelleri. Ekonometrik analizlerde kullanılan yöntemler, çalışmanın hipotezine, veri setine ve tahmin ihtiyacına göre belirlenir.

GLM (Generalized Linear Models - Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller), geleneksel doğrusal regresyonu genişleten bir istatistiksel model sınıfıdır. GLM'nin üç ana bileşeni: 1. Rastgele bileşen: Yanıt değişkeninin olasılık dağılımını tanımlar. 2. Sistematik bileşen: Bağımsız değişkenlerin (tahmin edicilerin) kendi katsayılarıyla çarpılmış bir kombinasyonu olan doğrusal bir tahmin edicidir. 3. Bağlantı fonksiyonu: Rastgele ve sistematik bileşenleri bağlar. GLM'nin bazı türleri: Lojistik regresyon: İkili yanıt değişkenleri için kullanılır. Poisson regresyon: Sayım verileri için uygundur. Gamma regresyon: Pozitif değerlere sahip sürekli veriler için uygundur. GLM'ler, finans, sağlık hizmetleri ve sosyal bilimler gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

R-kare (R²), regresyon analizinde modelin bağımlı değişkeni ne kadar açıkladığını gösteren bir istatistiksel ölçüdür. Örnek: Bir ev fiyatları veri setinde, model gerçek fiyatları %79 oranında tahmin edebilmişse, R-kare değeri yaklaşık olarak 0,79 olacaktır. R-kare, tek başına regresyon katsayılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını veya model varsayımlarının karşılanıp karşılanmadığını göstermez.

Ramsey Reset Testi, ekonometride iki farklı amaçla kullanılan bir yöntemdir. 1. Tanımlama hatalarının testi. 2. Sabit varyans varsayımının testi. Ramsey Reset Testi'nin adımları şu şekildedir: 1. Sınanacak model tahmin edilir ve tahmin edilen değerler kaydedilir. 2. Tahmin edilen değerler, kareleri ve gerekirse küpleri ile birlikte ilk modele açıklayıcı değişkenler olarak eklenir ve model yeniden hesaplanır. 3. Yeni modele eklenen değişkenlerin R²'yi anlamlı şekilde artırıp artırmadığı, bilindik F testi ile incelenir. Ramsey Reset Testi, modelleme hatalarına ilişkin J.B. Ramsey tarafından önerilen genel bir sınama yöntemidir.

Regresyonda -0.7 değeri, regresyon katsayısının (β) değerini ifade edebilir. Eğer β'nın işareti negatifse (-), değişkenlerden biri artarken diğeri azalır anlamına gelir. Regresyon analizinde -0.7 değerinin ne anlama geldiğine dair daha spesifik bir yorum yapabilmek için, analizin bağlamı ve diğer bulguların dikkate alınması gerekebilir.

Regresyon analizinde örneklem seçimi için bazı temel ilkeler: Örneklem Büyüklüğü: Modeldeki her tahmin değişkeni için en az 10-15 ölçüm (veri) olmalıdır. Rastgelelik: Örneklem, ilgili anakütleden rastgele örnekleme yoluyla seçilmelidir. Değişkenlerin Türü: Tüm tahmin değişkenleri aralıklı/oranlı (nicel) veya kategorik olmalı, çıktı değişkeni ise nicel ve sürekli olmalıdır. Doğrusallık: Model parametreleri doğrusal olmalıdır. Regresyon analizinde örneklem seçimi, kullanılan regresyon türüne göre de değişebilir. Örneğin, lojistik regresyonda kategorik tahmin değişkenleri dikkate alınır. Daha detaylı bilgi ve yöntem seçimi için bir uzmana danışılması önerilir.

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.

Regresyon analizi için Analysis ToolPak (Analiz Araçları) eklentisi kullanılır. Bu eklentiyi etkinleştirmek için: 1. Excel'i açın. 2. "Dosya" menüsünden "Seçenekler"e, ardından "Eklentiler"e tıklayın. 3. "Yönet" kutucuğundan "Excel Eklentileri"ni seçin ve "Git" butonuna tıklayın. 4. Açılan listede "Analysis ToolPak" kutucuğunu işaretleyin ve "Tamam" deyin. Eklenti etkinleştirildikten sonra, Excel'in şerit menüsünde "Veri" sekmesinin en sağında "Veri Çözümleme" (Data Analysis) seçeneği görünecektir.

Hiperbolastik regresyon modeli hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, regresyon analizinden bahsedilebilir. Regresyon analizi, bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir araçtır. Regresyon analizinde kullanılan bazı modeller şunlardır: Basit doğrusal regresyon. Polinom regresyon. Lojistik regresyon. Ridge regresyon. Lasso regresyon. Elastik net 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.

Yapısal eşitlik modeli (YEM) ile regresyon arasındaki temel farklar şunlardır: Değişken Türleri: Regresyon, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkileri tek yönlü olarak ele alırken, YEM gözlemlenebilen ve gözlemlenemeyen (gizil) değişkenler arasındaki ilişkileri de ortaya koyar. Model Uyumu: YEM'de model uyumuna ve gücüne tek bir indekse bakılarak karar verilemez. Kullanım Alanı: YEM, ekonomi, istatistik, sosyoloji gibi çeşitli alanlarda kullanılırken, regresyon genellikle sosyal bilimlerde tercih edilir. Hata Değişkenliği: YEM, gözlenen değişkenlerdeki hataları da hesaba katar.