.<\/span><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nRegresyon Denklemi ve Tahmin<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Regresyon analizi form\u00fcl\u00fc:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Form\u00fcl Y = MX + b<\/code><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n- Y, regresyon denkleminin ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenidir.<\/li>\r\n
- M, regresyon denkleminin e\u011fimidir.<\/li>\r\n
- X, regresyon denkleminin ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenidir.<\/li>\r\n
- b denklemin sabitidir.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n
Regresyon Ne \u0130\u015fe Yarar?<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Regresyonun ne i\u015fe yarad\u0131\u011f\u0131n\u0131 basit bir \u00f6rnekle a\u015fa\u011f\u0131da sizin i\u00e7in a\u00e7\u0131klad\u0131k.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u00d6rne\u011fin, kahveyi ne t\u00fcr insanlar\u0131n sat\u0131n ald\u0131\u011f\u0131na ili\u015fkin verileri tahmin etmek istedi\u011finizi varsayal\u0131m. Yani, bu durumda, kahve sat\u0131n alan ve ya\u015f\u0131, boyu, mali durumu vb. bilgiler gibi ki\u015fi verilerini bulacaks\u0131n\u0131z.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bu verileri analiz ettikten sonra, bir ki\u015finin kahveyi al\u0131p almayaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in bir model olu\u015fturman\u0131z gerekir. Dolay\u0131s\u0131yla, ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenin davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 b\u00fcy\u00fck ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenlere dayanarak tahmin etmek i\u00e7in regresyon analizinin kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131<\/strong> s\u00f6yleyebiliriz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nRegresyon Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bir regresyon analizi 3 ad\u0131mda ger\u00e7ekle\u015ftirilir:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
1. Bir hipotez olu\u015fturun<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bir regresyon analizi yapmak i\u00e7in, ili\u015fkili oldu\u011funa inand\u0131\u011f\u0131n\u0131z iki de\u011fi\u015fkeni se\u00e7meniz gerekir. M\u00fcmk\u00fcn oldu\u011fu kadar \u00e7ok veri toplayarak<\/strong> ili\u015fkileri hakk\u0131nda hipotezinizi olu\u015fturun. Reklam ve sat\u0131\u015f ili\u015fkisi s\u00f6z konusu oldu\u011funda, daha do\u011fru bir analiz i\u00e7in bir y\u0131l boyunca olu\u015fan t\u00fcm finansal verileri toplayabilirsiniz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n2. Bir grafik olu\u015fturun<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bir sonraki ad\u0131m, verilerinizin grafi\u011fini \u00e7\u0131karmakt\u0131r. \u0130ki veri seti ile do\u011frusal regresyon i\u00e7in temel bir \u00e7izgi grafi\u011fi olu\u015fturabilirsiniz<\/strong>. Bir de\u011fi\u015fken X ekseninde, di\u011feri Y ekseninde \u00e7izilir. Bir elektronik tabloya girdi\u011finizde, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki korelasyonu g\u00f6rebilirsiniz. D\u00fcz bir \u00e7izgi varsa, bu pozitif bir korelasyon g\u00f6sterir.<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n3. Sonu\u00e7lar\u0131 analiz edin<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Grafi\u011fi temel bir do\u011frusal regresyonda inceleyerek kesi\u015fim, katsay\u0131 ve korelasyonu g\u00f6rebilirsiniz. Bu rakamlar\u0131 bir araya getirmek, iki veri seti aras\u0131ndaki tarihsel ili\u015fkiyi g\u00f6stererek modelin gelecekte nas\u0131l g\u00f6r\u00fcnece\u011fini tahmin etmenize olanak tan\u0131r. Ge\u00e7mi\u015fte, \u00e7evrimi\u00e7i reklamc\u0131l\u0131k ve sat\u0131\u015flar aras\u0131nda olumlu bir ili\u015fki varsa, gelecek y\u0131l i\u00e7in bir tahmin olu\u015fturmak i\u00e7in y\u00fczdeleri bir modele ekleyebilirsiniz.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Regresyon Analizi Kullan\u0131m Alanlar\u0131<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n
A\u015fa\u011f\u0131daki listede regresyon analizinin kullan\u0131m alanlar\u0131n\u0131 bulabilirsiniz:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
1. Tahmin<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u0130\u015fletmelerde regresyon analizinin en yayg\u0131n kullan\u0131m\u0131, gelecekteki f\u0131rsatlar\u0131 ve tehditleri tahmin etmektir. <\/strong>\u00d6rne\u011fin talep analizi, bir m\u00fc\u015fterinin sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 y\u00fcksek olan \u015feylerin miktar\u0131n\u0131 tahmin eder.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nAncak i\u015f s\u00f6z konusu oldu\u011funda, talep tek ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fken de\u011fildir. Regresif analiz<\/strong>, do\u011frudan gelirden \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rebilir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n\u00d6rne\u011fin, belirli bir reklam panosunun \u00f6n\u00fcnden ge\u00e7ecek t\u00fcketicilerin say\u0131s\u0131n\u0131 tahmin ederek bir reklam i\u00e7in en y\u00fcksek teklifi tahmin edebilir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
2. CAPM<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bir varl\u0131\u011f\u0131n \u00f6ng\u00f6r\u00fclen getirisi ile ilgili piyasa risk primi aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131y\u0131 kuran The Capital Asset Pricing Model (CAPM), do\u011frusal regresyon modeline dayan\u0131<\/strong>r. Ayr\u0131ca, kurumsal getirileri ve operasyonel performans\u0131 tahmin etmek i\u00e7in finansal analistler taraf\u0131ndan finansal analizde s\u0131kl\u0131kla kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nBir hisse senedinin beta katsay\u0131s\u0131, regresyon analizi kullan\u0131larak hesaplan\u0131r. Beta, toplam piyasa riskiyle ilgili getiri oynakl\u0131\u011f\u0131n\u0131n bir \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fcd\u00fcr.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
3. Rekabet kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bir \u015firketin finansal performans\u0131n\u0131 belirli bir muadili ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131labilir. Ayr\u0131ca iki firman\u0131n hisse senedi fiyatlar\u0131 aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi belirlemek i\u00e7in de kullan\u0131labilir ve hangi y\u00f6nlerin sat\u0131\u015flar\u0131n\u0131 etkiledi\u011fini belirlemede firmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Bu teknikler, k\u00fc\u00e7\u00fck i\u015fletmelerin k\u0131sa s\u00fcrede h\u0131zl\u0131 ba\u015far\u0131ya ula\u015fmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
4. G\u00fcvenilir kaynak<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bir\u00e7ok i\u015fletme ve \u00fcst d\u00fczey y\u00f6netici, daha iyi i\u015f kararlar\u0131 vermek, varsay\u0131mlar\u0131 ve i\u00e7g\u00fcd\u00fcleri azaltmak i\u00e7in regresyon analizini kullan\u0131r. Y\u00f6neticiler, verileri filtrelemek ve m\u00fcmk\u00fcn olan en iyi kararlar\u0131 vermek i\u00e7in regresyon analizinden yararlan\u0131r.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Regresyon Analizinde Kullan\u0131lan Terminolojiler Nelerdir?<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n1. Outliers (Ayk\u0131r\u0131 De\u011ferler)<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler, bir veri k\u00fcmesindeki normal da\u011f\u0131l\u0131ma uymayan ve herhangi bir regresyon modelini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde bozma potansiyeline sahip anormal de\u011ferler olarak tan\u0131mlan\u0131r. Bu nedenle, verilerden do\u011fru i\u00e7g\u00f6r\u00fc elde etmek i\u00e7in ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler dikkatli bir \u015fekilde ele al\u0131nmal\u0131d\u0131r<\/strong>. Genellikle, ger\u00e7ek d\u00fcnyadan toplanan veriler, \u00e7e\u015fitli \u00f6zelliklerde \u00e7e\u015fitli g\u00f6zlemlerden olu\u015fur ve de\u011ferlerin \u00e7o\u011fu yanl\u0131\u015f yerle\u015ftirilmi\u015f olabilir. Ayk\u0131r\u0131 de\u011ferlerin nedeni ne olursa olsun, ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler analiz edilmeli ve bunlar\u0131n ger\u00e7ek olup olmad\u0131\u011f\u0131 do\u011frulanmal\u0131d\u0131r. Ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler ger\u00e7ekse, bu ayk\u0131r\u0131 de\u011ferler bir regresyon modeline al\u0131nabilir veya daha iyi bir regresyon modeli yapmak i\u00e7in basit\u00e7e b\u0131rak\u0131labilir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n2. Multicollinearity (\u00c7oklu Do\u011frusall\u0131k)<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
\u00c7oklu do\u011frusall\u0131k, bir regresyon modelinde iki veya daha fazla ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fken birbiriyle y\u00fcksek d\u00fczeyde ili\u015fkili oldu\u011funda ortaya \u00e7\u0131kar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Bu, bir regresyon modelinde ba\u011f\u0131ms\u0131z bir de\u011fi\u015fkenin ba\u015fka bir ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenden tahmin edilebilece\u011fi anlam\u0131na gelir<\/strong>. \u00d6rne\u011fin, boy ve kilo, hane geliri ve su t\u00fcketimi, bir araban\u0131n kilometresi ve fiyat\u0131, \u00e7al\u0131\u015fma zaman\u0131 ve bo\u015f zaman vb.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n3. Heteroskedastisite<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Heteroskedastisite, art\u0131klar\u0131n varyans\u0131n\u0131n bir dizi \u00f6l\u00e7\u00fclen de\u011fer \u00fczerinde e\u015fit olmad\u0131\u011f\u0131 durumlar\u0131 ifade eder. Bir regresyon analizi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131rken, de\u011fi\u015fen varyans, art\u0131klar\u0131n e\u015fit olmayan bir \u015fekilde da\u011f\u0131lmas\u0131yla sonu\u00e7lan\u0131r (hata terimi olarak da bilinir).<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nArt\u0131klar\u0131n grafi\u011fini g\u00f6zlemlerken, bir yelpaze veya koni \u015fekli, de\u011fi\u015fen varyansl\u0131l\u0131\u011f\u0131n varl\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. <\/strong>\u0130statistikte, de\u011fi\u015fen varyansl\u0131l\u0131k bir problem olarak g\u00f6r\u00fcl\u00fcr, \u00e7\u00fcnk\u00fc s\u0131radan en k\u00fc\u00e7\u00fck kareleri (OLS) i\u00e7eren regresyonlar, art\u0131klar\u0131n sabit varyansl\u0131 bir pop\u00fclasyondan al\u0131nd\u0131\u011f\u0131n\u0131 varsayar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nE\u015fit olmayan bir art\u0131k da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 varsa, regresyonda kullan\u0131lan pop\u00fclasyon e\u015fit olmayan varyans i\u00e7erir ve bu nedenle analiz sonu\u00e7lar\u0131 ge\u00e7ersiz olabilir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
4. Underfit ve Overfit (Yetersiz Uyum ve A\u015f\u0131r\u0131 Uyum)<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n
Gereksiz a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fkenler kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131zda, a\u015f\u0131r\u0131 uyuma neden olabilir. A\u015f\u0131r\u0131 uyum, algoritmam\u0131z\u0131n e\u011fitim setinde iyi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131, ancak test setlerinde daha iyi performans g\u00f6steremedi\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/strong> Ayn\u0131 zamanda y\u00fcksek varyans problemi olarak da bilinir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\nAlgoritmam\u0131z o kadar k\u00f6t\u00fc \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor ki bir e\u011fitim setine bile tam olarak uyam\u0131yorsa, o zaman verinin yetersiz oldu\u011fu s\u00f6ylenir. Yetersiz uyum sorunu olarak da bilinir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
![\"Regresyon](\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/regresyon-analizi-nedir.jpeg\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n![\"Regresyon](\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/regresyon-turleri-nelerdir.jpeg\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n![\"Do\u011frusal](\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/dogrusal-regresyon.jpeg\")
<\/figure>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n