Veri analizi ve istatistik dünyasında, basit doğrusal regresyon, bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek ve bu etkiyi tahmin etmek için kullanılan güçlü bir istatistiksel araçtır. Basit doğrusal regresyon, veriler arasındaki ilişkiyi modellemek ve gelecekteki olayları tahmin etmek için yaygın olarak kullanılır.
Basit Doğrusal Regresyonun Temel İlkesi
Basit doğrusal regresyon, bir bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılır. Bu, iki ana bileşenden oluşur: bağımsız değişken (genellikle "X" olarak gösterilir) ve bağımlı değişken (genellikle "Y" olarak gösterilir). Amacımız, X'in Y üzerindeki etkisini anlamak ve gelecekteki Y değerlerini tahmin etmek için bir regresyon denklemi oluşturmaktır.
Regresyon Denklemi Nedir?
Regresyon denklemi, basit doğrusal regresyon analizi sonucunda elde edilen bir denklemdir. Bu denklem, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini matematiksel olarak ifade eder. Genellikle şu şekilde gösterilir:
Y = a + bX
Burada:
Y, bağımlı değişkenin tahmini değerini temsil eder.
X, bağımsız değişkenin değerini temsil eder.
a, regresyon denkleminin kesim noktasını (Y eksenini kestiği nokta) temsil eder.
b, regresyon denkleminin eğimini (X ile Y arasındaki ilişkiyi ölçen katsayıyı) temsil eder.
Regresyon denklemi, X'in değerine göre Y'yi tahmin etmemize olanak tanır. Bu, gelecekteki verileri tahmin etmek veya X'in değeri verildiğinde Y'nin nasıl değişeceğini anlamak için son derece kullanışlıdır.
Basit Doğrusal Regresyonun Uygulama Alanları
Basit doğrusal regresyon birçok farklı uygulama alanında kullanılır. Örnekler şunları içerir:
Pazarlama: Reklam harcamaları ile satışlar arasındaki ilişkiyi anlamak ve gelecekteki satışları tahmin etmek.
Ekonomi: Faiz oranları ile tüketici harcamaları arasındaki ilişkiyi incelemek ve ekonomik büyümeyi tahmin etmek.
Sağlık: Yaş ile kan basıncı arasındaki ilişkiyi anlamak ve hastaların sağlık durumunu tahmin etmek.
Basit doğrusal regresyon, veriler arasındaki ilişkiyi anlamak ve tahminlerde bulunmak için güçlü bir araçtır. Regresyon denkleminin oluşturulması ve yorumlanması, veri analizi ve karar verme süreçlerinde büyük bir öneme sahiptir.
Yukarıdaki videomuzda,
Regresyon analizi nedir?
Bununla ne amaçlanır?
Doğrusal (Lineer) / Doğrusal Olmayan (Eğrisel) Regresyon
Basit / Çoklu Regresyon
Basit Doğrusal Regresyon
Basit Doğrusal Regresyon Denklemi (Eşitliği)
Regresyon Katsayısı
Sabit
Hata / Standart Hata
Dağılım Grafiği (Serpilme Diyagramı)
ve Regresyon Doğrusu En Küçük Kareler Yöntemi
başlıklarının anlatıldığı videonun ilgili bölümünü izleyebilirsiniz.
Konunun tamamının ilk bölümüne buradan ulaşabilirsiniz: https://youtu.be/pGU8PWSBzAI
SPSS ile bu analizin nasıl yapıldığını izlemek için: https://youtu.be/JAAN73QF9e8
Her türlü sorunuzu veya beğeninizi yorumlar kısmından bize iletebilirsiniz. Bundan özellikle mutlu olacağımızı belirtmek isteriz. Ayrıca, ücretsiz olarak sunduğumuz içeriklerimizi takip etmek için kanalımıza abone olursanız çok mutlu oluruz. https://www.youtube.com/tezyardimplatformu