Özetle gerileme nedir – Eğitim platformu

Kısaca gerileme nedir?

gerileme nedir?

Regresyon, veriler arasındaki ilişkiyi modellemek ve bu ilişkiyi kullanarak bir değişkenin diğer değişkenlerle nasıl ilişkili olduğunu tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir analiz yöntemidir. Bu yöntem veri analizinde, özellikle işletme, ekonomi, mühendislik ve sosyal bilimlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Regresyon analizinde bağımlı değişken (y) ile bağımsız değişkenler (x) arasındaki ilişkiyi ifade eden matematiksel bir model oluşturulur. Bu model, verilerin dağılımını ve değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklayan bir denklem şeklinde ifade edilir. Bu denklem sayesinde bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerden nasıl etkilendiğini tahmin etmek mümkündür.

Regresyon analizi, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve belirlemek için özellikle yararlıdır. Örneğin, bir şirketin satışlarının pazarlama harcamaları, ürün fiyatı, ekonomik koşullar gibi faktörlere bağlı olarak nasıl değişeceğini tahmin etmek için bir regresyon analizi yapılabilir.

Regresyon analizi, farklı regresyon modelleri kullanılarak gerçekleştirilebilir. En sık kullanılan modeller doğrusal regresyon, çoklu regresyon, lojistik regresyon ve polinom regresyondur.

Regresyon analizinde öncelikle verilerin dağılımı gözlemlenir ve birbirleriyle olan ilişkileri analiz edilir. Daha sonra uygun bir regresyon modeli seçilir ve veriler bu modele göre uydurulur. Bu model, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle ilişkisini açıklar ve bu ilişki kullanılarak geleceğe yönelik tahminler yapılabilir.

Doğrusal regresyon, en basit regresyon modelidir ve bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle doğrusal olarak ilişkili olduğu modeldir. Çoklu regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin kullanıldığı bir regresyon modelidir. Bağımlı değişken kategorik olduğunda ve bir olayın meydana gelme olasılığı tahmin edildiğinde lojistik regresyon kullanılır. Polinom regresyon ise bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi ifade eden bir modeldir.

Regresyon analizi, tahminlerde bulunmak ve gelecekteki eğilimleri belirlemek için yararlı olmakla birlikte, veriler arasındaki ilişkileri açıklamada da sınırlamalara sahiptir. Örneğin, regresyon analizi korelasyon ve nedensellik arasında ayrım yapamaz. Ayrıca regresyon analizi için kullanılan verilerin normal dağılım göstermesi gerekmektedir.

Sonuç olarak, regresyon analizi bir veri analizi yöntemi olarak kullanışlıdır ve birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, verilerin doğru yorumlanması için analiz sonuçlarının sınırlılıkları da göz önünde bulundurulmalıdır.