✅ Yüksek Lisans İleri Eğitim İstatistiği 2. hafta ders notları
Regresyon Analizi
Önceki hafta konumuz olan Korelasyon Analizi’nde iki değer arasındaki ilişkinin yönü ve derecesi inceleniyordu.
Regresyon analizi ile de iki ya da daha fazla arasındaki ilişkinin matematiksel yapısı incelenir.
Regresyon analizinde iki tür değişken vardır:
- Bağımlı (Açıklanan) Değişken: İlgilenilen olayı tanımlayan değişken
- Bağımsız ( Açıklayan) Değişken İlgilenilen olayı etkilediği düşünülen değişken
⚠️ Regresyon Problemi: Bağımlı değişken ile bir ya da birkaç bağımsız değişken arasında kurulan modeldeki parametreleri tahmin edip bağımsız değişkenlerin belirlenen değerleri için bağımlı değişkenin alacağı değeri tahmin etmeye denir.
Regresyon Türleri Nelerdir?
Regresyon analizi türleri üçe ayrılır. Bunlar:
- Basit Doğrusal Regresyon Analizi
- Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi
- Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi
Basit Doğrusal Regresyon Analizi
Y = a + bX + e
- Y: Bağımlı değişken
- X: Bağımsız değişken
- e: Gerçek değer ile tahmin ettiğimiz değer arasındaki hata
a ve b katsayılarını ve X değerini de biliyorsak Y değerini tahmin edebiliriz.
Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi
Y = a + b₁X₁ + b₂X₂ + b₃X₃ + … + e
Bir adet bağımlı değişken varken bu sefer bağımsız değişken sayımız birden fazla.
Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi
Y = a + b*log(X) + e
Yorum yap