Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı değişkenlerin sabit (bilinen) değerleri cinsinden tahmin etmek veya öngörebilmektir.
Regresyon analizi, iki ya da daha çok nicel değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan analiz metodudur. Eğer tek bir değişken kullanılarak analiz yapılıyorsa buna tek değişkenli regresyon, birden çok değişken kullanılıyorsa çok değişkenli regresyon analizi olarak isimlendirilir.
ANOVA tablosunda kurulan regresyon modelinin anlamlılığı incelenir. Sig. değeri .05'ten küçükse, regresyon modelinin istatistiksel olarak anlamlı olduğu söylenebilir.
(RSS/TSS) oranı, regresyon denkleminin açıkladığı “değişkenlik oranı”dır. Buna göre, oranın alacağı değeri, regresyon denkleminin başarı ölçüsü olarak kullanabiliriz. Bu orana “denklemin belirleme katsayısı (R2)” denilmektedir.
Regresyon eğrisi bağımsız değişkenin 1 birim arttığında bağımlı değişkenin ne kadar değişeceğini gösteren değerdir. YORUM: Bu tabloda DERSSAATİ değişkenine ait b değerinin 4.069 çıktığı görülmektedir (pozitif değer). Her bir ders çalışma saatinin final notunu 4.069 puan artırdığını söyleyebiliriz.
İlgili 44 soru bulundu
Regresyon eğrisi bağımsız değişkenin 1 birim arttığında bağımlı değişkenin ne kadar değişeceğini gösteren değerdir. almadığını yani bağımlı değişken üzerinde etkisinin (artı ya da eksi yönde) anlamlı olup olmadığını gösterir.
β =b = eğim • Bağımsız değişkendeki değişime dayalı olarak bağımlı değişkende görülen değişimdir. Eğimin alacağı katsayının işareti iki değişken arasındaki ilişkiye bağlı olarak pozitif veya negatif olabilir.
Düzeltilmiş R-kare, regresyon analizinde modelin performansını değerlendirmek için kullandığımız istatistiksel bir ölçüttür. Bu ölçütün en büyük özelliği, farklı regresyon modellerini karşılaştırmak için son derece elverişli olmasıdır.
R² değeri en düşük 0 olarak kabul edilir ki bu da tüm tahminlere ortalama değerleri vermektir. Eğer R² değeri negatif bir değerse bu tahmin değerlerine ortalamadan daha kötü değerler verilmiş anlamına gelir ve yapılan analizlerde mutlak bir hatanın olduğu anlamını taşır.
Bağımsız değişkenin kendi ölçü birimi cinsinden bir birim değişmesine karşılık bağımlı değişkenin kendi ölçü birimi cinsinden ortalama olarak ne kadar değişeceğini gösteren katsayıya regresyon katsayısı denir.
Bir regresyon denklemi, bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi matematiksel bir model olarak belirtir. Gerçek hayat uygulanamalarında ve b değerleri bilinmiyorsa, evrenden örneklem alınarak bunların kestiricisi olan a ve b kullanılır.
Diğer istatistiksel yöntemlerde olduğu gibi regresyon analizi de parametrik ve parametrik olmayan yöntemler olarak incelenebilir. Parametrik yöntemlerin kullanımı güçlü varsayımlar gerektirirken, parametrik olmayan yöntemlerde bu varsayımlar gerekli değildir.
Bağımsız değişken sayımız birden fazla ise çoklu regresyon analizini tercih ediyoruz. Çoklu regresyon analizi SPSS programı ile kolaylıkla uygulanabiliyor.
Uygulama ve uygulama ortamlarında gerekli değişiklikler ve sabitlemeler yapıldıktan sonra yeniden yapılan testlere çekilme (regresyon) testi denilir. Böylece, önceki testlerde belirlenen sorunların giderildiğinden ve yeni eklenen özelliklerin sorunsuz çalıştığından ve yeni hatalar oluşmadığından emin olunur.
Regresyon katsayılarının tahmininde standart hatanın belirlenmesi: Regresyon doğrusu etrafında gözlenen değerlerinin nasıl/ ne kadar yayıldığını gözlemlemeye yarayan sayıdır. Tahmin için standart hata syx olarak gösterilir.
Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değerler alır. r= -1 ise tam negatif doğrusal bir ilişki vardır. r= +1 ise tam pozitif doğrusal bir ilişki vardır. r= 0 ise iki değişken arasında ilişki yoktur.
R-Kare ve Düzeltilmiş R-Kare, elimizdeki örneklemde açıklayıcı değişkenlerin açıklanan değişkenin değerini kestirmekte ne kadar uygun olduğunu gösterir. Dolayısıyla regresyonun öngörü gücünü ifade eder.
Ayarlanmış R2 , doğrusal modeller için düzeltilmiş bir iyilik (model doğruluğu) ölçüsüdür. Hedef alandaki varyans yüzdesini, giriş ya da girişler tarafından açıklanan yüzde yüzdesini tanımlar. R2 , doğrusal regresyon uygunluğunun optimize edilmiş olarak tahmin etme eğilimindedir.
tanımlanır (R2 = SSR / SST). eşitlikten hesaplanır. Burada: Yi: Deneysel olarak saptanmış değerler, Ŷ : Regresyon eşitliğinden hesaplanmış değerler, Ỹ : Deneysel verilerin ortalaması.
Eğer iki değişken arasında hiç ilişki yoksa korelasyon katsayısı sıfır ya da sıfıra yakın bulunur. Eğer iki değişken birbiriyle yüzde yüz oranında ilişkili ise korelasyon maksimum (1) değeri (mükemmel ilişki) alır. 0.80-1.0 ise çok yüksek ilişki olduğu yorumu yapılır.
Bağımsız değişkenlere ilişkin korelasyon matrisinin tersinin köşegen öğelerine VIF denir. VIF bir bağımsız değişkenin diğer bağımsız değişkenlerle olan ilişkisinin derecesini belirlemek için hesaplanır (5). VIF 10'a eşit veya daha büyük ise, çoklu doğrusal bağıntı problemi mevcuttur (1,6).
Regresyon analizi; bağımsız değişkenler (X1,X2…..Xn ) ile bağımlı değişken (Y)'deki değişimi açıklamayı hedefler. Örneğin; bir öğrencinin başarısı ve çalışma saati arasındaki ilişki araştırıldığında; bağımlı değişken Y olarak tanımlanır ve çalışma saati bağımsız değişkeni X olarak tanımlanır.
Korelasyon Analizi
Korelasyon katsayısı küçük r harfi ile gösterilir ve r değeri -1 ile +1 arasında değerler alır. Eğer r değeri -1'e yakın değerler alıyor ise değişkenler arasında negatif yönde, +1'e yakın değerler alıyor ise pozitif yönde bir ilişki olduğu belirlenir.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri