<\/p>\n
Do\u011frusal regresyon,<\/strong> bir veya daha fazla \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc de\u011fi\u015fken ile bir yan\u0131t de\u011fi\u015fkeni<\/a> aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullanabilece\u011fimiz bir y\u00f6ntemdir.<\/span><\/p>\n Regresyon modeli yerle\u015ftirmenin en yayg\u0131n nedenlerinden biri, modeli yeni g\u00f6zlemlerin de\u011ferlerini tahmin etmek i\u00e7in kullanmakt\u0131r.<\/span><\/p>\n Regresyon modeliyle tahminlerde bulunmak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar\u0131 kullan\u0131yoruz:<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rnekler tahminlerde bulunmak i\u00e7in regresyon modellerinin nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir.<\/span><\/p>\n Bir doktorun 50 hastan\u0131n boyu (in\u00e7 cinsinden) ve a\u011f\u0131rl\u0131\u011f\u0131 (pound cinsinden) hakk\u0131nda veri toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131 varsayal\u0131m.<\/span><\/p>\n Daha sonra, yorday\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fken olarak “a\u011f\u0131rl\u0131k” ve yan\u0131t de\u011fi\u015fkeni olarak “boy” kullan\u0131larak basit bir do\u011frusal regresyon modeline uyar.<\/span><\/p>\n Uygun regresyon denklemi:<\/span><\/p>\n Boyut = 32,7830 + 0,2001*(a\u011f\u0131rl\u0131k)<\/span><\/p>\n Do\u011frusal regresyon modelininvarsay\u0131mlar\u0131n\u0131n<\/a> kar\u015f\u0131land\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulad\u0131ktan sonra doktor, modelin verilere iyi uydu\u011fu sonucuna var\u0131r.<\/span><\/p>\n Daha sonra modeli, yeni hastalar\u0131n kilolar\u0131na g\u00f6re boylar\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in kullanabilir.<\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin yeni bir hastan\u0131n 170 kilo oldu\u011funu varsayal\u0131m. Modeli kullanarak bu hastan\u0131n boyunun 66,8 in\u00e7 olaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin edebiliriz:<\/span><\/p>\n Y\u00fckseklik = 32,7830 + 0,2001*(170) = 66,8 in\u00e7<\/strong><\/span><\/p>\n Bir iktisat\u00e7\u0131n\u0131n 30 ki\u015finin toplam e\u011fitim y\u0131l\u0131, haftal\u0131k \u00e7al\u0131\u015fma saati ve y\u0131ll\u0131k geliri hakk\u0131nda veri toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131 varsayal\u0131m.<\/span><\/p>\n Daha sonra, yorday\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fken olarak “toplam e\u011fitim y\u0131l\u0131” ve “haftal\u0131k \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan saat” ve yan\u0131t de\u011fi\u015fkeni olarak “y\u0131ll\u0131k gelir” kullan\u0131larak \u00e7oklu do\u011frusal regresyon modeline uyar.<\/span><\/p>\n Uygun regresyon denklemi:<\/span><\/p>\n Gelir = 1.342,29 + 3.324,33*(e\u011fitim y\u0131l\u0131) + 765,88*(haftal\u0131k \u00e7al\u0131\u015f\u0131lan saat)<\/span><\/p>\n Do\u011frusal regresyon modelininvarsay\u0131mlar\u0131n\u0131n<\/a> kar\u015f\u0131land\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frulad\u0131ktan sonra ekonomist, modelin verilere iyi uyum sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 sonucuna var\u0131r.<\/span><\/p>\n Daha sonra modeli, toplam e\u011fitim y\u0131l\u0131na ve haftal\u0131k \u00e7al\u0131\u015fma saatlerine g\u00f6re yeni bir bireyin y\u0131ll\u0131k gelirini tahmin etmek i\u00e7in kullanabilir.<\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin yeni bir bireyin toplam 16 y\u0131ll\u0131k e\u011fitim ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve haftada ortalama 40 saat \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 varsayal\u0131m. Modeli kullanarak bu ki\u015finin y\u0131ll\u0131k 85.166,77 ABD dolar\u0131 gelire sahip olaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin edebiliriz:<\/span><\/p>\n Gelir = 1.342,29 + 3.324,33*(16) + 765,88*(45) = 85.166,77 ABD dolar\u0131<\/strong><\/span><\/p>\n Yeni g\u00f6zlemler hakk\u0131nda tahminlerde bulunmak i\u00e7in bir regresyon modeli kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, regresyon modeli taraf\u0131ndan tahmin edilen de\u011fere nokta tahmini<\/a> ad\u0131 verilir.<\/span><\/p>\n Nokta tahmini, yeni g\u00f6zlemin de\u011ferine ili\u015fkin en iyi tahminimizi temsil etse de, yeni g\u00f6zlemin de\u011feriyle tam olarak<\/em> e\u015fle\u015fmesi pek olas\u0131 de\u011fildir.<\/span><\/p>\n Dolay\u0131s\u0131yla, bu belirsizli\u011fi yakalamak i\u00e7in bir g\u00fcven aral\u0131\u011f\u0131<\/strong> (belirli bir g\u00fcven d\u00fczeyine sahip bir pop\u00fclasyon parametresi i\u00e7ermesi muhtemel bir de\u011fer aral\u0131\u011f\u0131) olu\u015fturabiliriz.<\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin yeni bir bireyin boyunun 66,8 in\u00e7 olaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek yerine a\u015fa\u011f\u0131daki g\u00fcven aral\u0131\u011f\u0131n\u0131 olu\u015fturabiliriz:<\/span><\/p>\n %95 g\u00fcven aral\u0131\u011f\u0131 = [64,8 in\u00e7, 68,8 in\u00e7]<\/span><\/p>\n Bu aral\u0131\u011f\u0131, bu bireyin ger\u00e7ek boyunun 64,8 in\u00e7 ile 68,8 in\u00e7 aras\u0131nda oldu\u011fundan %95 emin oldu\u011fumuz anlam\u0131na gelecek \u015fekilde yorumlayabiliriz.<\/span><\/p>\n Tahminlerde bulunmak i\u00e7in regresyon modelini kullan\u0131rken a\u015fa\u011f\u0131daki noktalar\u0131 akl\u0131n\u0131zda bulundurun:<\/span><\/p>\n 1. Modeli yaln\u0131zca regresyon modelini tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131lan veri aral\u0131\u011f\u0131 dahilinde tahminlerde bulunmak i\u00e7in kullan\u0131n.<\/strong><\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin, “a\u011f\u0131rl\u0131k” yorday\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fkenini kullanarak bir regresyon modeli uydurdu\u011fumuzu ve modeli tahmin etmek i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z \u00f6rnekteki bireylerin a\u011f\u0131rl\u0131\u011f\u0131n\u0131n 120 ile 180 pound aras\u0131nda oldu\u011funu varsayal\u0131m.<\/span><\/p>\n 200 pound a\u011f\u0131rl\u0131\u011f\u0131ndaki bir bireyin boyunu tahmin etmek i\u00e7in modeli kullanmak ge\u00e7erli olmayacakt\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc bu, modeli tahmin etmek i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc de\u011fi\u015fken aral\u0131\u011f\u0131n\u0131n d\u0131\u015f\u0131ndad\u0131r.<\/span><\/p>\n A\u011f\u0131rl\u0131k ve boy aras\u0131ndaki ili\u015fkinin 120 ila 180 pound aral\u0131\u011f\u0131 d\u0131\u015f\u0131nda farkl\u0131 olmas\u0131 m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Bu nedenle modeli 200 pound a\u011f\u0131rl\u0131\u011f\u0131ndaki bir bireyin boyunu tahmin etmek i\u00e7in kullanmamal\u0131y\u0131z.<\/span><\/p>\n 2. Modeli yaln\u0131zca \u00f6rnekledi\u011finiz pop\u00fclasyona ili\u015fkin tahminlerde bulunmak i\u00e7in kullan\u0131n.<\/strong><\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir iktisat\u00e7\u0131n\u0131n belirli bir \u015fehirde ya\u015fayan t\u00fcm insanlardan olu\u015fan bir \u00f6rneklemden elde etti\u011fi n\u00fcfusu varsayal\u0131m.<\/span><\/p>\n \u00d6rneklemin tamam\u0131 bu \u015fehirde ya\u015fayan modele uydu\u011fu i\u00e7in sadece bu \u015fehirdeki bireylerin y\u0131ll\u0131k gelirlerini tahmin etmek i\u00e7in uygun regresyon modelini kullanmal\u0131y\u0131z.<\/span><\/p>\n Basit Do\u011frusal Regresyona Giri\u015f<\/a> Do\u011frusal regresyon, bir veya daha fazla \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc de\u011fi\u015fken ile bir yan\u0131t de\u011fi\u015fkeni aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in kullanabilece\u011fimiz bir y\u00f6ntemdir. Regresyon modeli yerle\u015ftirmenin en yayg\u0131n nedenlerinden biri, modeli yeni g\u00f6zlemlerin de\u011ferlerini tahmin etmek i\u00e7in kullanmakt\u0131r. Regresyon modeliyle tahminlerde bulunmak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar\u0131 kullan\u0131yoruz: Ad\u0131m 1: Verileri toplay\u0131n. Ad\u0131m 2: Verilere bir regresyon modeli yerle\u015ftirin. Ad\u0131m 3: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1975","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n\n
\u00d6rnek 1: Basit bir do\u011frusal regresyon modeliyle tahminlerde bulunmak<\/strong><\/span><\/h3>\n
\u00d6rnek 2: \u00c7oklu do\u011frusal regresyon modeliyle tahmin yapma<\/strong><\/span><\/h3>\n
G\u00fcven aral\u0131klar\u0131n\u0131n kullan\u0131m\u0131 hakk\u0131nda<\/strong><\/span><\/h3>\n
Tahmin yaparken al\u0131nmas\u0131 gereken \u00f6nlemler<\/strong><\/span><\/h3>\n
Ek kaynaklar<\/strong><\/span><\/h3>\n
\u00c7oklu Do\u011frusal Regresyona Giri\u015f<\/a>
G\u00fcven Aral\u0131klar\u0131na Giri\u015f<\/a>
Do\u011frusal regresyonun d\u00f6rt varsay\u0131m\u0131<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"