Ti-84 hesap makinesinde doğrusal regresyon nasıl gerçekleştirilir

Doğrusal regresyon, açıklayıcı değişken x ile yanıt değişkeni y arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanabileceğimiz bir yöntemdir.

Bu eğitimde, TI-84 hesap makinesinde doğrusal regresyonun nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.

Örnek: TI-84 hesap makinesinde doğrusal regresyon

Bir öğrencinin sınava çalıştığı saat sayısı ile sınavda aldığı not arasındaki ilişkiyi anlamak istediğimizi varsayalım.

Bu ilişkiyi araştırmak için, açıklayıcı değişken olarak çalışılan saatleri ve yanıt değişkeni olarak sınav notunu kullanarak basit bir doğrusal regresyon gerçekleştirmek üzere bir TI-84 hesap makinesinde aşağıdaki adımları uygulayabiliriz.

Adım 1: Verileri girin.

Öncelikle açıklayıcı değişken ve yanıt değişkeni için veri değerlerini gireceğiz. Stat’a ve ardından EDIT’e basın. Açıklayıcı değişken (çalışılan saat) için aşağıdaki değerleri L1 sütununa ve yanıt değişkeni (sınav puanı) için değerleri L2 sütununa girin:

Adım 2: Doğrusal regresyon gerçekleştirin.

Daha sonra doğrusal bir regresyon gerçekleştireceğiz. Stat’a basın ve ardından CALC’ye gidin. Daha sonra 8: Linreg(a+bx) seçeneğine ilerleyin ve Enter tuşuna basın.

Xlist ve Ylist için L1 ve L2’nin seçildiğinden emin olun çünkü bunlar verilerimizi girmek için kullandığımız sütunlardır. FreqList’i boş bırakın. Hesapla seçeneğine ilerleyin ve Enter tuşuna basın. Aşağıdaki çıktı otomatik olarak görünecektir:

Adım 3: Sonuçları yorumlayın.

Sonuçlardan tahmin edilen regresyon denkleminin şu şekilde olduğunu görebiliriz:

sınav puanı = 68,7127 + 5,5138*(saat)

Saat katsayısını, çalışılan her ek saat için sınav puanının ortalama 5,5138 artması gerektiği şeklinde yorumluyoruz. Kesişme katsayısını, sıfır saat okuyan bir öğrenci için beklenen sınav puanının 68,7127 olduğu şeklinde yorumluyoruz.

Bu tahmini regresyon denklemini, çalışma saati sayısına bağlı olarak bir öğrencinin beklenen sınav puanını hesaplamak için kullanabiliriz.

Örneğin üç saat ders çalışan bir öğrencinin sınav puanının 85,25 olması gerekir:

sınav puanı = 68,7127 + 5,5138*(3) = 85,25

Regresyon modeli için r karenin r ² = 0,7199 olduğunu da görebiliriz.

Bu değere belirleme katsayısı denir. Açıklayıcı değişken tarafından açıklanabilen, yanıt değişkenindeki varyansın oranıdır. Bu örnekte sınav puanlarındaki farklılığın %71,99’u çalışılan saat sayısıyla açıklanabilir.

Ek kaynaklar

TI-84 Hesap Makinesinde Artık Grafik Nasıl Oluşturulur
TI-84 Hesap Makinesinde İkinci Dereceden Regresyon Nasıl Gerçekleştirilir
TI-84 Hesap Makinesinde Üstel Regresyon Nasıl Gerçekleştirilir
TI-84 Hesap Makinesinde Logaritmik Regresyon Nasıl Gerçekleştirilir