Buradasın
R Programlama Dili ile Regresyon Modeli Parametre Tahminleri
youtube.com/watch?v=xM-DlwoTuaQYapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim serisinin ikinci bölümü olup, konuşmacı R programlama dilini kullanarak regresyon modelinin parametre tahminlerini anlatmaktadır.
- Video, regresyon modelinin parametre tahminlerini gerçekleştirmek için üç farklı yolu ele almaktadır: temel fonksiyonlardan yararlanmak, R paketlerinden faydalanmak ve kendi istatistik ve matematik bilgimize güvenerek algoritmayı kodlamak. Konuşmacı, zihin haritası kullanarak bu aşamaları açıklamakta ve özellikle temel fonksiyonların (base package) ve CRAN (Comprehensive R Archive Network) paketlerinin kullanımını örneklerle göstermektedir.
- Videoda ayrıca regresyon analizinde karşılaşılabilecek ekonomik sorunlar (spesifikasyon sorunu, değişen varyans ve otokollasyon) ve bunların nasıl kontrol edilebileceği de ele alınmaktadır. Konuşmacı, yeni başlayanlar için temel fonksiyonların ve paketlerin önemini vurgularken, akademik kariyer düşünenler için algoritmanın kodlanmasının gerekliliğini açıklamaktadır. Video, teorik bilgilerin ardından pratik bir uygulama ile devam edecektir.
- R Programlama Dili ve Regresyon Modeli
- Bu video, bir buçuk yıl önce başlanan AR serisinin ikinci videosu olup, regresyon modelinin parametre tahminlerini ele alıyor.
- Videoda R programlama diliyle regresyon modelinin parametre tahminlerinin nasıl yapılacağı incelenecek.
- Konu için yararlı olabilecek bir zihin haritası hazırlanmış ve bu harita, R programlama dilini kullanırken nasıl düşünülmesi gerektiğini gösteriyor.
- 02:56R'de Analiz Yapma Yöntemleri
- R'de analiz yapmak için üç yol vardır: temel fonksiyonlardan yararlanmak, R paketlerinden faydalanmak ve kendi istatistik ve matematik bilgimize güvenerek algoritmayı kodlamak.
- R, kendi içinde oldukça güçlü bir paket barındırmakta ve bu paket temel fonksiyonları içeriyor.
- R'de temel fonksiyonlar, matematik ve istatistik işlemlerinin birçoğunu kapsar ve regresyon analizi gibi bazı yöntemler için de temel fonksiyon sunmaktadır.
- 05:54Temel Fonksiyonlar ve Regresyon Analizi
- Regresyon analizinde temel fonksiyonlar içerisinde "lm" fonksiyonu bulunur ve bu fonksiyon linear model anlamına gelir.
- "lm" fonksiyonu, bağımlı değişken (y) ve bağımsız değişkenler (x) şeklinde kullanılır.
- Veri okutulup değişkenler tanımlandıktan sonra "lm" fonksiyonu yardımıyla en küçük kareler yöntemi gerçekleştirilebilir.
- 06:47R Paketleri ve Gelişmiş Yöntemler
- R'de paketlerin bulunduğu veritabanı "CRAN" olarak adlandırılır ve burada üçüncü kişilerin geliştirdiği paketler bulunur.
- Temel fonksiyonlarda yer almayan daha ileri yöntemler için CRAN'dan ilgili paketi indirip kullanmak mümkündür.
- Örneğin, genelleştirilmiş momentler yöntemi (GMM) veya maksimum olasılıklı yöntem (MLE) gibi daha kompleks parametre tahmini yöntemleri için CRAN'dan ilgili paketi kullanmak gerekir.
- 09:35Paketlerin Önemi
- Temel fonksiyonlar bazı analiz işlemlerini yapabilir ancak bazı durumlarda paketlere başvurmak gerekebilir.
- Kalıntılara normallik testi yapmak veya ekonomik sorunların (spesifikasyon sorunu, değişen varyans ve otokorelasyon problemleri) olup olmadığını araştırmak için paketlere ihtiyaç vardır.
- Temel fonksiyonlar işin bir kısmını halledebilir ancak bir yerden sonra paketlere muhtaç olunur.
- 10:50İstatistiksel Analiz Yöntemleri
- Yeni başlayanlar için temel fonksiyonları ve paket sistemini öğrenmek önemlidir.
- Doyurucu bir regresyon modeli tahmini gerçekleştirmek için hem temel fonksiyonlardan hem de paketlerden etkin ve verimli bir şekilde faydalanmak gerekir.
- Bu yöntemler sadece regresyon modeli tahminlerinde değil, kümeleme analizi gibi diğer istatistikçi analizlerde de kullanılabilir.
- 12:24Algoritma Kodlama Yöntemi
- İstatistiksel analiz yapmanın üç yolu vardır: temel fonksiyonlara gitmek, paketlere gitmek ve algoritmayı baştan sona temel matematik ve istatistik işlemleri ile kodlamak.
- Algoritma kodlama yöntemi, özel sektörde kendi verilerine özgü problemlerle karşılaşıldığında veya teorik olarak araştırılan ancak uygulamada paket yazılmadığı durumlarda kullanılır.
- Akademik kariyer düşünenler için, mevcut yöntemlerin algoritmasını baştan sona kodlayarak yeni testler veya yöntemler geliştirmek mümkündür.
- 15:45Kodların Paylaşılması
- Geliştirilen kodlar sadece kendinize saklanamaz, bir paket haline getirilip R arşivlerine yüklenmelidir.
- Bu sayede herkes geliştirilen yöntemi kullanma imkanı bulacaktır.
- R'de temel fonksiyonlar (örneğin transpose işlemi ve matrisin tersini alma) kendiliğinden gelir, Python'da olduğu gibi sonradan paket yüklemek zorunda değilsiniz.
- 17:27Öğrenme Süreci
- Parametre tahminleri için kod yazmak zahmetli bir yol olsa da, ilk başlayanlar ilk iki yöntemi hakim olmalı.
- En nihayetinde mutlaka üçüncü yöntemde de elinizi suya çamura bulaştırmanız gerekmektedir.
- Zihin haritasının PDF'si ve uygulamadaki tüm materyaller açıklamalar kısmına sıkıştırılmış dosya şeklinde konulacaktır.