JeoGenc.NET – Jeoloji Mühendisliği Dersleri
Regresyon nedir?
Regresyon, bir bağımlı değişken (genellikle Y ile gösterilir) ve bir dizi başka değişken (bağımsız değişkenler olarak bilinir) arasındaki ilişkinin gücünü ve karakterini belirlemeye çalışan finans, yatırım ve diğer disiplinlerde kullanılan istatistiksel bir yöntemdir.
Bir regresyon analizi size ne anlatır?
Bir dizi bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkileri tanımlamak için regresyon analizini kullanılır. Regresyon analizi, katsayıların her bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi temsil ettiği bir regresyon denklemi üretir.
Regresyon analizi ne için kullanılır?
Regresyon analizi, hangi değişkenlerin ilgi konusu bir konu üzerinde etkisi olduğunu belirlemenin güvenilir bir yöntemidir. Regresyon gerçekleştirme süreci, hangi faktörlerin en önemli olduğunu, hangi faktörlerin göz ardı edilebileceğini ve bu faktörlerin birbirini nasıl etkilediğini güvenle belirlemenize olanak tanır.
Regresyon örneği nedir?
Örneğin; yaş, cinsiyet ve diyetin (öngörücü değişkenler) boy (sonuç değişkeni) üzerindeki göreceli etkilerini ölçmek için kullanılabilir. Doğrusal regresyon, çoklu regresyon, çok değişkenli regresyon, sıradan en küçük kareler (OLS) ve regresyon olarak da bilinir.
En İyi Regresyon Modelini Bulmak İçin İstatistiksel Yöntemler
- Düzeltilmiş R-kare ve Öngörülen R-kare: Genel olarak, daha yüksek ayarlanmış ve tahmini R-kare değerlerine sahip modelleri seçersiniz.
- Yordayıcılar için P değerleri: Regresyonda, düşük p değerleri istatistiksel olarak anlamlı olan terimleri gösterir.
Bir regresyon modelinin uygun olup olmadığını nasıl anlarsınız?
En iyi uyum çizgisi, gerçek ve tahmin edilen sonuçlar arasındaki kare farkların toplamını en aza indirendir. Minimum kare fark toplamının ortalamasını almak, Ortalama Kare Hata (MSE) olarak bilinir. Değer ne kadar küçükse, regresyon modeli o kadar iyidir.
Nasıl iyi bir regresyon modeli yaparsınız?
- Regresyon katsayılarının marjinal sonuçlar olduğunu unutmayın.
- Tek değişkenli tanımlamalar ve grafiklerle başlayın.
- Daha sonra, yine grafikler dahil olmak üzere iki değişkenli tanımlayıcıları çalıştırın.
- Setlerdeki yordayıcıları düşünün.
- Model oluşturma ve sonuçları yorumlama el ele gider.
Regresyon nasıl hesaplanır?
En iyi uyan çizgi (veya regresyon çizgisi) için formül y = mx + b‘dir, burada m, doğrunun eğimidir ve b, y kesişim noktasıdır.
Regresyonu elle nasıl hesaplarsınız?
- X değişkeninizin ortalamasını hesaplayın.
- Her X ile ortalama X arasındaki farkı hesaplayın.
- Farklılıkları giderin ve hepsini toplayın.
- Y değişkeninizin ortalamasını hesaplayın.
- Farkları (X ve Y'nin kendi ortalamalarından) çarpın ve hepsini toplayın.
En küçük kareler ilkesi nedir?
En küçük kareler ilkesi, bağımlı değişkeninizin gözlemlenen değerleri ile SRF'nizden tahmin edilen değerler arasındaki mesafenin karesi toplamının en aza indirilmesi için (mümkün olan en küçük değer) SRF'nin (sabit ve eğimli değerlerle) oluşturulması gerektiğini belirtir.
En küçük kareler doğrusunu nasıl bulursunuz?
- Adım 1: Her (x, y) noktası için x 2 ve xy'yi hesaplayın.
- Adım 2: Tüm x, y, x 2 ve xy'yi toplayın, bu da bize Σx, Σy, Σx 2 ve Σxy'yi verir (Σ, “topla” anlamına gelir)
- Adım 3: Eğimi hesaplayın
- m = N Σ (xy) – Σx Σy N Σ (x 2 ) – (Σx) 2
- Adım 4: Kesişimi Hesaplayın
- b = Σy – m Σx N.
- Adım 5: Bir çizginin denklemini oluşturun.
korelasyon ve regresyon arasındaki fark nedir?
Korelasyon, her iki değişkenin birlikte hareket etme derecesini belirler. Bununla birlikte, regresyon değişikliğin etkisini belirtir. İçinde birim olarak değerlendirilir. Değişken (q) üzerinde bilinen değişken (s). Korelasyon, iki değişken arasındaki bağlantıyı kurmaya yardımcı olur.
Bir önceki yazımız olan Toprak Özelliklerinin Tanımlanması başlıklı makalemizde toprak derinliği, toprak özellikleri ve toprak özelliklerinin tanımlanması hakkında bilgiler verilmektedir.
