Regresyon

Regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Regresyon, değişkenler arasındaki bağıntıyı ölçerek tahmin yapmamıza ve gelecekteki değerleri öngörmemize yardımcı olur.

Örneğin, bir şirketin reklam harcamalarının satışlar üzerindeki etkisini ölçmek için regresyon analizi kullanılabilir. Eğer harcama arttıkça satışlar da artıyorsa, aralarında pozitif bir ilişki olduğu söylenebilir.

Regresyon Türleri

Regresyon analizi, kullanım amacına ve verinin yapısına bağlı olarak farklı türlere ayrılır. İşte en yaygın regresyon türleri:

1. Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişkenin bir bağımsız değişkenle doğrusal bir ilişkiye sahip olduğu durumlarda kullanılır. Yani, verileri en iyi açıklayan doğruyu bulmaya çalışır.

# Örnek veri oluşturma
degisken_x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
degisken_y <- c(2, 4, 5, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11)

# Doğrusal regresyon modeli oluşturma
model <- lm(degisken_y ~ degisken_x)
summary(model)

2. Lojistik Regresyon

Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin kategorik olduğu (örneğin, "evet" veya "hayır", "hastalık var" veya "yok") durumlarda kullanılır. Olasılıklara dayalı tahminler yapmak için uygundur.

# Örnek veri seti
sinif <- c(0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1)
indis <- c(2.3, 4.1, 3.2, 5.6, 6.7, 2.1, 5.9, 3.3, 4.8, 6.2)

# Lojistik regresyon modeli oluşturma
model <- glm(sinif ~ indis, family = binomial)
summary(model)

Regresyon Analizinin Önemi

Regresyon analizi, birçok alanda önemli kararlar alınmasına yardımcı olur. İş dünyasında satış tahminleri, sağlık sektöründe hastalık risklerinin belirlenmesi, ekonomi alanında fiyat tahminleri gibi birçok uygulama alanına sahiptir.

Bu teknik sayesinde veriler arasındaki ilişkileri daha iyi anlayabilir ve geleceğe yönelik öngörülerde bulunabiliriz. Daha fazla detay öğrenmek istersen, yorumlarda paylaşabilirsin! 🚀