Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı basit doğrusal regresyon konusunu anlatmaktadır.
- Video, basit doğrusal regresyonun tanımını yaparak başlıyor ve regresyon analizinin temel prensiplerini açıklıyor. Konuşmacı, regresyon denkleminin (y = a + bx) bileşenlerini (bağımsız değişken x, bağımlı değişken y, regresyon katsayısı b ve sabit a) detaylı olarak anlatıyor. Sonrasında bir örnek üzerinden regresyon denkleminin nasıl kullanılacağını gösteriyor ve x değişkeninin farklı değerlerine göre y'nin tahmini değerlerinin nasıl hesaplanacağını açıklıyor.
- 00:09Basit Doğrusal Regresyon
- Basit doğrusal regresyon, bir bağımsız (yordayıcı) ve bir bağımlı (yordan) değişken arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu regresyondur.
- Regresyon analizi, bir bağımsız değişken bilindiğinde bağımlı değişkenin alabileceği değerin tahmin edilmesidir.
- Regresyon analizinde değişkenler arasındaki ilişkinin matematiksel bir denklem ile açıklanması yapılır ve buna regresyon denklemi veya modeli adı verilir.
- 01:42Regresyon Denkleminin Bileşenleri
- Regresyon denklemi, x ve y değişkenleri arasındaki ilişkinin matematiksel ifadesidir ve bu formül üzerindeki değerlerin yerine konulması ile regresyon tahminleri yapılabilir.
- Formüldeki a, b, şapkalı y simgeleri birer anlam taşımaktadır.
- X bağımsız değişken (yordayıcı değişken) ve şapkalı y, her bir x değerine göre tahmin edilen bağımlı (sonuç) değişkenin değerini ifade eder.
- 03:03Regresyon Katsayısı ve Sabit
- B regresyon katsayısıdır ve tahmini y değerinin bulunması için x'in çarpılması gereken bir katsayı değeridir.
- Regresyon katsayısı, x'in kendi birimi cinsinden bir birim değişmesine karşılık y'de kendi birimi cinsinden meydana gelecek değişme miktarını ifade eder.
- A sabittir ve tahmini y değerinin bulunması için x'e eklenmesi gereken bir sabit değerdir; ayrıca x=0 olduğunda y'nin aldığı değeridir.
- 05:19Regresyon Analizinin Uygulanması
- Regresyon analizinde, x değişkeninin belirli değerleri için y'nin tahmini değerini bulmak için regresyon eşitliği kullanılır.
- Örnekte, regresyon katsayısı 0,50 ve sabit 1,25 olarak bulunduğunda, x=3 için y'nin tahmini değeri 2,75, x=7 için y'nin tahmini değeri 4,75 olarak hesaplanır.
- Regresyon katsayısı ve sabitin bilinmediği durumlarda öncelikle bunların bulunması gerekir.