Regresyon , bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve bu ilişki üzerinden geleceğe dönük tahminler yapmayı sağlayan istatistiksel bir modelleme tekniğidir
Regresyon analizinin temel amacı, bağımsız değişkenlerin değerlerinden bağımlı değişkenin değerini tahmin etmektir
Regresyon terimi ilk olarak. yüzyılda Sir Francis Galton tarafından kullanılmıştır. Galton, boyları uzun olan ebeveynlerin çocuklarının da uzun olma eğiliminde olduğunu ancak ebeveynlerinin boy ortalamasına göre daha kısa olduklarını gözlemlemiştir. Bu eğilimi "ortalamaya dönüş" olarak adlandırmış ve "regresyon" terimini bu bağlamda kullanmıştır
Regresyon analizinin farklı veri türleri ve ilişki yapılarına göre çeşitli türleri bulunmaktadır:
Dünyada regresyon analizine dair bazı örnekler: Finans ve yatırım: Hisse senedi getirilerinin faiz oranlarına göre tahmini, kredi puanı modellemesi. Pazarlama: Reklam harcamasının satışlara etkisi, müşteri yaşam boyu değer tahmini. Sağlık: Belirli bir hastalığa yakalanma olasılığı, ilaç dozajı ile iyileşme süresi arasındaki ilişki. Emlak: Ev fiyatlarının konum, büyüklük ve bina yaşıyla modellenmesi. Sosyal bilimler: Eğitim süresi ile gelir düzeyi arasındaki ilişki. Regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkene bağlı olarak nasıl değiştiğini analiz etmeyi amaçlayan istatistiksel bir yöntemdir.
AKM'de (veya herhangi bir kurumda) regresyon analizinin neden yapıldığına dair bilgi bulunamadı. Ancak, regresyon analizinin genel olarak yapılma amaçları şunlardır: Tahmin. Modelleme. Optimizasyon. Regresyon analizi, ekonomi, mühendislik, sosyal bilimler ve sağlık gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılır.
Doğrusal regresyon kanalı, finansal piyasalarda teknik analiz aracı olarak kullanılır. Başlıca işlevleri: Trend yönünü belirleme. Destek ve direnç seviyelerini tespit etme. Aşırı alım/satım bölgelerini belirleme. Giriş ve çıkış noktalarını belirleme. Trend gücünü ölçme.
Hiyerarşik Regresyon ve Stepwise Regresyon, çoklu regresyon analizinde kullanılan iki yöntemdir. Hiyerarşik Regresyon, bağımsız değişkenlerin araştırmacının belirlediği sıraya göre modele dahil edilmesini sağlar. Stepwise Regresyon, bağımsız değişkenlerin modele dahil edilme sırasını istatistiksel bir kritere göre belirler. Stepwise regresyon, genellikle iki şekilde uygulanır: İleri Seçim (Forward Selection). Geri Seçim (Backward Elimination).
Excel'de regresyon analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Verileri Düzenleme: Bağımlı ve bağımsız değişkenleri ayrı sütunlara yerleştirerek verileri bir tablo halinde düzenleyin. 2. Veri Çözümleme Araçlarını Etkinleştirme: Excel'in üst menüsünde "Dosya" > "Seçenekler" > "Eklentiler" yolunu izleyerek "Excel Eklentileri" bölümünden "Veri Çözümleme" seçeneğini aktif hale getirin. 3. Regresyon Analizini Gerçekleştirme: "Veri" sekmesinde "Veri Çözümleme" seçeneğine tıklayın ve açılan listeden "Regresyon"u seçin. 4. Giriş Aralıklarını Belirleme: "Y Girişi" alanına bağımlı değişkeni, "X Girişi" alanına ise bağımsız değişkenleri girin. 5. Çıktı Konumunu Belirleme: Sonuçları yeni bir çalışma sayfasına veya mevcut bir sayfaya yerleştirmek için "Çıktı Aralığı" alanını seçin. 6. Sonuçları Yorumlama: Excel, analiz sonuçlarını R-kare değeri, katsayılar ve ANOVA tablosu gibi istatistiksel özetler eşliğinde verecektir. Regresyon analizi ile ilgili daha detaylı bilgi ve ileri düzey teknikler için Excel'in resmi kaynaklarına ve uzmanlara başvurulması önerilir.
Lojistik regresyon, kategorik bir bağımlı değişkenin olasılığını tahmin etmek için kullanılan denetimli bir makine öğrenimi sınıflandırma algoritmasıdır. Özellikleri: Basitlik. Hız. Uygulama kolaylığı. Kullanım alanları: Tıbbi bağlamda, bir tümörün kötü huylu olup olmadığını tahmin etmek için kullanılabilir. Bir kredi kartı şirketinin, başvuran her kişiye kart verip vermeyeceğini belirlemek için kullanılabilir. Web sitesi ziyaretçilerinin, ödeme düğmesine tıklayıp tıklamayacağını tahmin etmek için kullanılabilir.
Lineer regresyon analizi, bağımsız değişkenler (girdi, X) ile bağımlı değişken (çıktı, y) arasındaki ilişkiyi inceleyerek en uygun doğrusal çizgiyi belirleyen bir regresyon modeli algoritmasıdır. Temel özellikleri: Basit doğrusal regresyon ve çoklu doğrusal regresyon olarak iki türü bulunur. Değişkenlerin ikisi de sürekli veri tipinde olmalıdır. Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar. Kullanım alanları: Tahmin: Satış ve pazarlama gibi alanlarda tahminlerin yapılmasında kullanılır. Trend analizi: Hisse senedi piyasasında gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesinde kullanılır.
Eğitim
SAT sınavında hangi sorular çıkıyor?
SAT komandosu eğitimi kaç yıl?
Regresyon analizi neden yapılır?
Rijit cismin düzlemsel kinetiği nedir?
Savan iklimi hangi harita üzerinde gösterilir?
Rüzgarın yönünü etkileyen faktörler nelerdir?
Satürasyon ve satilasyon aynı mı?
Semiyolojik tanı yöntemleri nelerdir?
S elementi neden +4 değerlik alır?
Saçılma ve yansıma arasındaki fark nedir?
Salyangoza neden kulak salyangozu denir?
Segem sınavı zor mu?
Regresyon nedir?
Pusulada hangi yön doğru?
Proje sunumu kaç slayt olmalı?
Roma İmparatorluğu'nun haritası nasıldı?
Sakarya deprem çukuru ne zaman oluştu?
Seminer dersinde not verilir mi?
Sabit fonksiyon nedir?
Rus İmparatorluğu'nun yıkılma sebebi nedir?
Prehistorik ve protohistorik dönem nedir?
Radyoloji teknisyeninin yetkileri nelerdir?
Selçuklu döneminde Türkiye nasıl bir ülkeydi?
R neyin kısaltması?
Rüzgarlı havada yüksekten düşme riski artar mı?
Sefalet ve yoksulluk aynı şey mi?
Sayıların sıfır olması ne zaman yasaklandı?
Protista ve prokaryot arasındaki fark nedir?
Prof ve doçent arasındaki fark nedir?
Selüloz hangi canlılarda sentezlenir?
Segem çıkmış sorular kaç yıl geçerli?
SCI ve SCI-E ve SSCI ve AHCI nedir?
Serebral Korteks hangi lobda?
Silisyum dioksit silisöe aynı mı?
Sabah kalkınca neden bulutlu olur?
Sayıların özellikleri nelerdir?
RSP ne işe yarar?
Sera çalışması nedir?
SGK 9901.01 meslek kodu nedir?
Sarıkamış Destanı'nda kaç asker öldü?