regresyon analizi ne demek?

İşte regresyon analizi hakkında temel bilgiler:

Regresyon Analizi

Regresyon analizi, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi modellemek ve analiz etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Amaç, bağımsız değişkenlerdeki değişikliklerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini anlamak ve tahmin etmektir.

• Temel Kavramlar:

  • Bağımlı Değişken (Dependent Variable): Tahmin edilmeye veya açıklanmaya çalışılan değişkendir.
  • Bağımsız Değişken (Independent Variable): Bağımlı değişkeni açıklamak veya tahmin etmek için kullanılan değişkendir. Bazen "açıklayıcı değişken" veya "prediktör" olarak da adlandırılır.
  • Regresyon Denklemi (Regression Equation): Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki matematiksel ilişkiyi ifade eden denklemdir. Örneğin, basit doğrusal regresyonda denklemi şu şekildedir: Y = a + bX (Y: Bağımlı değişken, X: Bağımsız değişken, a: Sabit terim, b: Regresyon katsayısı)
  • Regresyon Katsayısı (Regression Coefficient): Bağımsız değişkenin, bağımlı değişken üzerindeki etkisinin büyüklüğünü ve yönünü gösteren sayıdır.
  • Hata Terimi (Error Term): Model tarafından açıklanamayan, bağımlı değişkendeki rastgele varyasyonları temsil eder.

• Regresyon Analizi Türleri:

  • Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu varsayılır. Doğrusal regresyon
    • Basit Doğrusal Regresyon (Simple Linear Regression): Tek bir bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi inceler.
    • Çoklu Doğrusal Regresyon (Multiple Linear Regression): Birden fazla bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi inceler.
  • Doğrusal Olmayan Regresyon (Non-Linear Regression): Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığı durumlarda kullanılır.
  • Lojistik Regresyon (Logistic Regression): Bağımlı değişkenin kategorik (örneğin, evet/hayır, başarılı/başarısız) olduğu durumlarda kullanılır. Lojistik regresyon
  • Polinomsal Regresyon (Polynomial Regression): Bağımlı değişken ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi bir polinom fonksiyonu kullanarak modellemek için kullanılır.

• Regresyon Analizinin Kullanım Alanları:

  • Tahmin (Prediction): Bağımsız değişkenlerin değerlerini kullanarak, bağımlı değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek.
  • Nedensel İlişki Belirleme (Causal Inference): Bağımsız değişkenlerin, bağımlı değişken üzerindeki nedensel etkilerini anlamak (dikkatli olunmalıdır, korelasyon nedensellik anlamına gelmez).
  • Trend Analizi (Trend Analysis): Zaman içindeki eğilimleri belirlemek ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek.
  • Risk Değerlendirmesi (Risk Assessment): Belirli faktörlerin belirli sonuçlar üzerindeki riskini değerlendirmek.

• Regresyon Analizinde Dikkat Edilmesi Gerekenler:

  • Veri Kalitesi: Verilerin doğru, güvenilir ve eksiksiz olması önemlidir.
  • Değişken Seçimi: Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin doğru bir şekilde seçilmesi gerekir.
  • Varsayımlar: Regresyon modellerinin belirli varsayımları vardır (örneğin, hataların normal dağılımı, varyansın homojenliği). Bu varsayımların ihlal edilmesi, modelin sonuçlarını etkileyebilir.
  • Çoklu Doğrusallık (Multicollinearity): Bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon olması durumudur. Bu durum, regresyon katsayılarının yorumlanmasını zorlaştırabilir.
  • Aykırı Değerler (Outliers): Veri setindeki diğer değerlerden önemli ölçüde farklı olan değerlerdir. Aykırı değerler, regresyon modelini etkileyebilir.

Bu bilgiler, regresyon analizine genel bir bakış sunmaktadır. Daha derinlemesine bilgi için belirli regresyon türlerini veya analiz yöntemlerini araştırmanız önerilir.