Regresyon analiz, bir veya daha fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki etkisini incelemek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu yöntem, özellikle sosyal bilimler, ekonomi, mühendislik ve tıp gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Regresyon analiz nedir?

Regresyon analiz, hangi değişkenlerin ilgilenilen bir konu üzerinde etkisi olduğunu belirlemenin güvenilir bir yöntemidir. Bir regresyon gerçekleştirme süreci, hangi faktörlerin en önemli olduğunu, hangi faktörlerin göz ardı edilebileceğini ve bu faktörlerin birbirini nasıl etkilediğini güvenle belirlemenizi sağlar. Regresyon, bir bağımlı değişken (genellikle Y ile gösterilir) ile bir dizi başka değişken (bağımsız değişkenler olarak bilinir) arasındaki ilişkinin gücünü ve karakterini belirlemeye çalışan finans, yatırım ve diğer disiplinlerde kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.

 

Regresyon Analiz Temelleri

Regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır. Bu ilişkiyi belirlemek için, regresyon analizi, bağımlı değişkenin değerleri ile bağımsız değişkenlerin değerleri arasındaki en iyi uyumu sağlayan bir doğru veya eğri (regresyon çizgisi) çizer. Bu regresyon çizgisi, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlere olan hassasiyetini gösterir.

 

Regresyon analiz, iki tür değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır: bağımlı ve bağımsız değişkenler. Bağımlı değişken, analiz edilen değişken, örneğin satışlar, hasta sayısı veya puanlar olabilir. Bağımsız değişkenler ise, bağımlı değişkeni etkileyebilecek değişkenlerdir. Örneğin, satışları etkileyen faktörler arasında reklam harcamaları, fiyat ve hava durumu gibi değişkenler yer alabilir.

 

Regresyon analizinde, bağımlı değişkenin ve bağımsız değişkenlerin verileri toplanır ve analiz edilir. Analiz edilen veriler daha sonra regresyon modeli olarak adlandırılan matematiksel bir denklemle temsil edilir. Bu denklem, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlere olan hassasiyetini ölçer.

 

 

Regresyon Analiz Türleri ve Uygulamaları

Regresyon analiz, birçok farklı şekilde uygulanabilir ve aşağıdaki tipleri vardır:

1. Basit Regresyon Analizi: Bir bağımlı değişken ve bir bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Örneğin, bir ürünün satışları ile fiyatı arasındaki ilişkiyi incelemek için basit regresyon analizi kullanılabilir.
2. Çoklu Regresyon Analizi: Bir bağımlı değişken ve birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Örneğin, bir ürünün satışlarını fiyat, reklam harcamaları ve hava durumu gibi değişkenlerin etkileri üzerinden incelemek için çoklu regresyon analizi kullanılabilir.
3. Lojistik Regresyon Analizi: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır. Örneğin, bir hasta ölüm riskinin düşük, orta veya yüksek olduğunu belirlemek için lojistik regresyon analizi kullanılabilir.
4. Doğrusal Olmayan Regresyon Analizi: Bağımlı değişken ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olmayan durumlarda kullanılır. Örneğin, bir ürünün fiyatı ile satışları arasındaki ilişki yüzde elli indirimle satışların ikiye katlanması durumunda doğrusal olmayan bir şekilde değişebilir.

 

Regresyon analizi, birçok farklı uygulama alanında kullanılabilir. Örneğin:

1. İşletme: İşletmeler, satışlarını artırmak veya maliyetlerini azaltmak için regresyon analizi kullanabilirler. Örneğin, reklam harcamalarının satışları ne kadar artırdığını belirlemek için regresyon analizi kullanabilirler.
2. Tıp: Tıp alanında, hastalıkların tedavisinde kullanılan ilaçların etkisini belirlemek için regresyon analizi kullanılabilir.
3. Ekonomi: Ekonomistler, ekonomik büyüme ve enflasyon gibi ekonomik göstergelerin etkisini incelemek için regresyon analizi kullanabilirler.

 

Regresyon Analiz Sonuçlarının Yorumlanması ve Kullanımı

Regresyon analizi sonuçları, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlere olan hassasiyetini belirleyen bir regresyon çizgisi ve regresyon denklemini içerir. Bu sonuçları yorumlamak ve kullanmak, analiz edilen verilerin doğru şekilde anlaşılmasını sağlar. Regresyon analizi sonuçları, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkene olan etkisini belirler. Bu etki pozitif veya negatif olabilir. Örneğin, bir ürünün fiyatı ile satışları arasındaki ilişki negatif olabilir, yani fiyat arttıkça satışlar azalır.

 

Farklı regresyon teknikleri verilmiştir

• Doğrusal Regresyon.
• Lojistik regresyon.
• Sırt Regresyonu.
• Kement Regresyonu.
• Polinom Regresyon.
• Bayes Doğrusal Regresyon.

 

Regresyon analizleri nerelerde kullanılır?

Regresyon analizinin ana kullanımları, tahmin, zaman serisi modelleme ve değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisini bulmaktır

 

Regresyon analiz faydaları nelerdir?

Regresyon analizi tamamen verilerle ilgilidir. İşletmelerin sahip oldukları veri noktalarını anlamalarına ve bunları, özellikle veri noktaları arasındaki ilişkileri, satışları tahmin etmekten envanter seviyelerini ve arz ve talebi anlamaya kadar her şey dahil olmak üzere daha iyi kararlar almak için kullanmalarına yardımcı olur.

 

Regresyon nasıl hesaplanır?

Bir regresyon çizgisinin eğimini hesaplamak için, y değerlerinin standart sapmasını x değerlerinin standart sapmasına bölmeniz ve ardından bunu x ve y arasındaki korelasyonla çarpmanız gerekir. Eğim negatif olabilir, bu da bir çizginin yukarı değil de yokuş aşağı gittiğini gösterir.

 

Korelasyon ve regresyon arasındaki fark nedir?

Korelasyon, bir çift değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ölçerken, regresyon ilişkiyi bir denklem biçiminde ifade eder.

 

Hangi regresyon modeli en iyisidir?

En iyi model ‘doğrusal‘ model olarak kabul edildi, çünkü en yüksek AIC’ye ve oldukça düşük bir R² ayarlı (aslında, en yüksek ayarlanmış R²’ye sahip olan ‘poly31’ modelinin %1’i dahilinde).

 

Tahmin için hangi regresyon kullanılır?

Sıralı Regresyon. Sıralı Regresyon, sıralanmış değerleri tahmin etmek için kullanılır. Basit bir deyişle, bu tür bir regresyon, bağımlı değişken doğada sıralı olduğunda uygundur.

 

Bir regresyon denklemi nasıl yazılır?

Doğrusal bir regresyon doğrusu, Y = a + bX biçiminde bir denkleme sahiptir ; burada X açıklayıcı değişkendir ve Y, bağımlı değişkendir. Doğrunun eğimi b’dir ve a kesme noktasıdır (x = 0 olduğunda y’nin değeri).

 

Bir bakır (Cu) damarı boyunca yapılan sondajlarda her 5 metrede alınmış Cu değerlerinin derinliğe göre regresyonunu hesaplayınız.
(14,22)-(16,43)-(18,92)-(24,64)-(37,43)-(39,06)-(42,22)-(44,76)-(55,55)-(60,93)

(65,45)-(69,38)-(50,75)-(84,84)-(36,75)-(64,86)-(99,21)-(24,36)-(85,68)-(75,66)

(45,86)-(85,00)-(27,00)-(36,00)-(44,10)-(73,37)-(94,22)-(80,00)-(65,40)-(66,00)

(72,90)-(48,67)-(81,20)-(88,00)-(96,00)-(11,50)-(27,42)-(32,86)-(61,00)-(45,67)

(19,80)-(76,44)-(89,55)-(53,53)-(55,53)-(47,80)-(22,00)-(19,00)-(14,00)-(11,60)

H0= İki değişken arasındaki regresyon eşitliği anlamsızdır.

H1= İki değişken arasındaki regresyon eşitliği anlamlıdır.