Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı üstten regresyon modeli tahmini konusunu anlatmaktadır.
- Video, 1994-2017 yılları arasındaki Türkiye'deki otomobil sayısı verisi üzerinde üstten regresyon modeli tahmini yapma sürecini adım adım göstermektedir. Konuşmacı önce modelin denklemini (ln y = a + b * trend) açıklar, ardından AVUS programında en küçük kareler yöntemi kullanarak regresyon tahmini yapar ve son olarak forecast yaparak tahmin edilen seriyi orijinal seriyle karşılaştırır. Video, farklı regresyon modellerinin karşılaştırılmasını ve hangi modelin veriye en uygun olduğunu belirlemeyi amaçlamaktadır.
- 00:01Üstten Regresyon Modeli Tahmini
- Video, 1994-2017 yılları arasındaki Türkiye'deki otomobil sayısı verisini kullanarak üstten regresyon modeli tahmini yapmayı anlatıyor.
- Tahmin için serinin 2019 yılına kadar uzatılması gerekiyor, aksi takdirde tahmini yapılamaz.
- Tahmin edilen son iki veri ile orijinal seri arasındaki ilişki incelenecek.
- 00:58Üstten Regresyon Modelinin Denklemi
- Üstten regresyon modelinin denklemi ln y = a + b*trend şeklinde yazılır.
- Bu model, basit doğrusal regresyon modelinin birinci ve ikinci satırındaki bir farkla regresyon modelinin komut şekline dönüştürülmüş halidir.
- Tahmin için en küçük kareler yöntemi (ls) kullanılarak komut satırına yazılır.
- 02:53Regresyon Tahmini ve Değerlendirme
- Regresyon tahmin sayfasında sabit katsayı 14,88, trend katsayısı 0,6 ve trend katsayısının olasılık değeri anlamlı olarak görülüyor.
- Aka-Ik, Schwarz ve Handan-Queen kriterleri model tahmininde kullanılabilir.
- Regresyon tahmini sonrası forecast yapmak için regresyon tahmin sayfasındaki forecast kısmına basılır.
- 04:50Forecast Yapma ve Sonuçların Değerlendirilmesi
- Forecast yaparken yeni veri seçildiğinde, forecast değerleri yf olarak çalışma dosyasına kaydedilir.
- Tahmin edilen yf serisinin grafiği dondurularak çalışma dosyasına kaydedilir.
- Orijinal seri ile tahmin edilen serinin grafiği karşılaştırıldığında, mavi çizgili orijinal seri ve kırmızı çizgili tahmin serisi zaman yolu grafiğinde gösterilir.