Çoklu Doğrusal Gerileme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Çoklu Doğrusal Gerileme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

28 Ocak 2022 Basit ve çoklu regresyon analizi Çoklu doğrusal regresyon Analizi PDF Regresyon analizi soru ve CEVAPLAR 0
Uzantı Komutu Nedir? – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

HER İKİ REGRESYON ANALİZİNDEN ANALİZ ÇIKIŞI

Regresyon analizindeki bağımlı ve bağımsız değişkenler için tanımlayıcı istatistikler (ortalamalar ve standart sapmalar) gösterilir, üstteki tablo BMI’yi öngörücü olarak kullanan analizi ve alttaki tablo BMI_centered’ı öngörücü olarak kullanan analizi temsil eder. Bu, önceki tanımlayıcı istatistik analizimizin çıktısıyla eşleşir.

Nabız_hızı ile BMI (üst tablo) ve nabız_hızı ile BMI_centered (alt tablo) arasındaki korelasyon. Merkezlemenin, her iki analizde de .866 olan Pearson korelasyon katsayısının değerini etkilemediğine dikkat edin. Pearson korelasyonu, iki değişkenin ne ölçüde birlikte değiştiğini temsil eder ve BMI’nin değişkenliği, onu BMI_merkezli’ye dönüştürdüğümüzde değişmediğinden, pulse_rate, her ikisi ile aynı derecede değişkenlik gösterir.

Model Özeti tabloları sunulur. Yine, orijinal (üst tablo) ve ortalanmış (alt tablo) tahmin değişkenleri kullanılarak modelin etkinliği aynıdır. R2 .749’dur ve ayarlanmış R2 .743’tür. Bu nedenle, merkezlenmiş (BMI_merkezli) olsun veya olmasın (BMI) vücut kitle indeksinin, nabız hızı varyansının yaklaşık dörtte üçünü oluşturduğu görülmektedir.

ANOVA’nın sonuçları, regresyon modelinin istatistiksel önemini test ederek Şekil 25.11’de gösterilmiştir. Yine, orijinal BMI değişkeni ve onun ortalanmış karşılığı (BMI_centered) aynı sonuçları üretti. Regresyon modeli, 113.597’lik bir F oranı ile ilişkilendirildi ve 1 ve 38 serbestlik derecesi ile istatistiksel olarak anlamlıydı (p < .001). Eta kare değeri 3789.836/5057.600 veya .749 idi, daha önce R2 için gösterilen değerin aynısıdır.

Regresyon katsayılarını içeren analizlerin detaylı sonuçları Şekil 25.12’de sunulmaktadır. Tahmin değişkeni olarak BMI ile standartlaştırılmamış basit regresyon modeli aşağıdaki gibidir.

Sıfır dereceli, kısmi ve yarı-kısmi korelasyonlar her iki analizde de aynıdır, çünkü hepsi (tek bir öngörücü ile basit lineer regresyonda) Pearson r’yi temsil eder. Beta (standartlaştırılmış) regresyon katsayısı da Pearson r’ye eşittir ve bu nedenle her iki analizde de aynı değeri alır ve standartlaştırılmamış regresyon katsayısı her iki analizde de aynıdır.

Bu nedenle, tahmin edici olarak BMI veya BMI_centered kullanılmasına bakılmaksızın, regresyon fonksiyonunun eğimi aynıdır. Bu mantıklı çünkü kalp hızı ve vücut kitle indeksi arasındaki ilişkinin genel doğası merkezleme operasyonundan etkilenmez. Daha sonra (standartlaştırılmamış modele dayanarak) vücut kitle indeksindeki her birim kazanımın ortalama olarak dakikada yaklaşık 2 kalp atışı daha fazla ile ilişkili olduğunu söyleyebiliriz.

Bu analizlerde merkezleme işlemiyle değiştirilen tek değer Y kesişimidir (ham puan regresyon modelindeki sabit). BMI’nin orijinal değişkenini kullanarak, sıfır olan bir vücut kitle indeksi, gerçek dünyada hiçbir anlamı olmayan değerler olan 30.781’lik beklenen bir kalp atış hızına karşılık gelir (muhtemelen vücut kitle indeksi sıfır olan birinin, bu imkansızlığın gerçekleşmesi durumunda, muhtemelen nabzı olmazdı).

Bununla birlikte, ortalanmış model için Y kesişimi 82.40’tır, tesadüfen pulse_rate değişkeninin ortalaması değildir. Bu değeri deneysel bir bağlama çevirmek, basitçe, BMI_centered öğesinin ortalama merkezli bir değişken olduğunu hatırlamamızı gerektirir; bu nedenle, bu öngörücü üzerindeki sıfır değeri, BMI’nin ortalamasını temsil eder.

Bu nedenle, vücut kitle indeksi 25.31 olan hastaların ortalama kalp atış hızının 82.40 olması beklendiğini bu sonuçtan hemen öğreniyoruz. Merkezleme işleminden elde edilen (diğer regresyon sonuçlarında herhangi bir değişiklik olmaksızın) Y kesmesinin anlamının bu doğrudan yorumu, kullanımını garanti eden durumlarda merkezlemeyi çok faydalı kılar.


Regresyon analizi soru ve CEVAPLARI
Standart çoklu regresyon
Regresyon Varsayımları
Çoklu doğrusal regresyon Analizi PDF
Regresyon çizgisi
Basit ve çoklu regresyon analizi
Lineer regresyon analizi
Nominal regresyon analizi


Çoklu Doğrusal Gerileme

Çoklu doğrusal regresyon, modele dahil edilen iki veya daha fazla tahmin edici olması bakımından basit doğrusal regresyonun bir uzantısıdır. Bu nedenle ham puan modeli, her tahmin edici için bir tane olmak üzere birden çok bX terimi içerir ve standartlaştırılmış model, birden çok beta Xz terimi içerir. Doğrusal fonksiyon, en küçük kareler algoritması kullanılarak uydurulur ve tahmin edicilerle ilişkili ağırlıklar, Y tahminini maksimize eden ağırlıklardır.

Çoklu regresyon analizi gerçekleştirmenin en yaygın yolu, tüm değişkenlerin modele tek (karmaşık da olsa) bir adımda girildiği standart (bazen eşzamanlı olarak da adlandırılır) yöntemi kullanmaktır. Her tahmin edici, modelde olduğu varsayılan tüm diğer değişkenlerle birlikte değerlendirilir; bu nedenle, diğer öngörücüler, değerlendirilmekte olan öngörücüye göre ortak değişkenler olarak hareket eder.

Ağırlıklar kısmi regresyon katsayıları olarak bilinir çünkü bunlar modeldeki diğer tahmin edicilere göre hesaplanır ve bu nedenle tahmin ediciler grubuna tek bir değişken eklemek veya çıkarmak bile kısmi regresyon katsayılarının değerini potansiyel olarak bir miktar değiştirebilir. 

Bazı bağlamlarda, araştırmacıların yalnızca “en iyi” tahmin edicileri, yani diğer tüm tahmin edicileri kontrol ederken sadece ölçüt değişkenini önemli ölçüde öngören tahmin edicileri seçerek bir çoklu regresyon modelini basitleştirme nedenleri olabilir. Örneğin, belirli tahmin edicilerin kullanımı çok kaynak yoğun olabilir, rahatsız edici şekilde müdahaleci olabilir veya diğer tahmin edicilerle kombinasyon halinde optimal teorik anlamdan daha az anlam ifade edebilir.

İndirgenmiş bir tahmin seti kullanma fikri, bağımlı değişkenin varyansını açıklayan tam bir tahmin değişkenleri seti ile neredeyse aynı miktarda tahmine dayalı çalışma gerçekleştirmektir, ancak sonucun, araştırmacıların ortaya çıkan modeli kullanmalarını haklı çıkarması için pragmatik veya teorik bir faydası olmalıdır. 

Doğrusal Regresyon prosedürü, her biri tek bir cimri model oluşturmak için kullanılan bir dizi adım yöntemi (ileri, geri ve adım adım) içerir. Bu yöntemler, tüm kümeyi modele dahil etmektense, yalnızca kümenin istatistiksel olarak anlamlı olan tahmin edicilerini tutar.

Kısaca, adım yöntemleri aşağıdaki gibidir:

• İleri yöntemi, modele her seferinde bir değişken (adım) değişkenler ekler. Girilmek için, bir tahmin edicinin, modeldeki diğer değişkenler (artık varyans) tarafından henüz açıklanmayan istatistiksel olarak anlamlı bir bağımlı değişken varyansını hesaba katması gerekir. Modele girdikten sonra, daha sonra girilen tahmin edicilerin varlığında tahmin gücü azalsa bile, içinde kalır. Süreç, kalan varyansın önemli bir miktarını açıklayamayan hiçbir öngörücünün olmadığı zaman sona erer.

• Geriye dönük yöntem, ilk başta tüm değişkenleri girer (tıpkı standart yöntemde olduğu gibi), ancak ardından değişkenleri birer birer (adım) kaldırır. Tüm anlamlı olmayan tahmin ediciler modelden çıkarıldığında süreç durur.

•Adımsal yöntem, modele bir adımzamandaki değişkenlere tahmin değişkenleri ekler. Girilmek için, bir tahmin edicinin, modeldeki diğer değişkenler (artık varyans) tarafından halihazırda açıklanmayan istatistiksel olarak anlamlı bir bağımlı değişken varyansını hesaba katması gerekir.

•Üçüncü ve sonraki tüm tahmin edicileri girdikten sonra, aşamalı yöntem, diğer tahmin edicilerin varlığında artık önemli miktarda bağımlı değişken varyansını açıklamayan herhangi bir değişkeni kaldırır. Kaldırılan değişkenler, sonraki adımlarda modele geri dönüş yolunu bulabilir. Süreç, kalan varyansın önemli bir miktarını açıklayamayan hiçbir öngörücünün olmadığı zaman sona erer. Üç aşamalı yöntemden en sık kullanılanı budur.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir