Doğrusal Regresyon  – 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

Doğrusal Regresyon  – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

21 Aralık 2021 Çoklu doğrusal regresyon Nedir Doğrusal regresyon formülü Doğrusal REGRESYON MODELİNE MATRİS YAKLAŞIMI 0
Doğrusal Bağımsızlık – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

Doğrusal Regresyon 

Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:

• Basit, iki değişkenli bir doğrusal regresyon analizi gerçekleştirin
• Doğrusal bir regresyon modelinin uyum iyiliğini değerlendirin
• İki kişi arasındaki ilişkiyle ilgili hipotezleri test edin.
nicel değişkenler

Doğrusal İlişkiler

İstatistiksel analizin en ilginç sorularından bazıları, iki değişken arasındaki ilişkiler etrafında döner. Otoyolları daha fazla araba paylaştıkça bir eyalette daha kaç trafik ölümü meydana gelecek? Nüfus 1000 kişi artarsa ​​bölgesel su tüketimi ne kadar artar?

Bu örneklerin her birinde iki ortak unsur vardır: bir çift nicel değişken (örneğin, su tüketimi ve nüfus) ve iki değişkenin ilişkili olduğunu beklemek için teorik bir nedendir. Doğrusal regresyon analizi, birkaç önemli uygulamaya sahip bir araçtır.

Birincisi, iki sayısal değişken arasındaki ilişkiyle ilgili hipotezleri test etmenin bir yoludur. İkincisi, böyle bir ilişkinin özel doğasını tahmin etmenin bir yoludur. “Su tüketimi ve nüfus ilişkili mi?” diye sormanın ötesinde. regresyon, bunların nasıl ilişkili olduğunu sormamızı sağlar. Üçüncüsü, diğer değişkeni biliyorsak veya tahmin edebiliyorsak, bir değişkenin değerlerini tahmin etmemizi sağlar.

İlk örnek olarak, tüketim ve gelir arasındaki klasik ekonomik ilişkiyi ele alalım. Her ek dolar gelir, bir kişinin daha fazla harcamasını (tüketmesini) sağlar. Gelir arttıkça tüketimin de artmasını bekliyoruz. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki tüm bireylerin uzun bir süre boyunca toplam gelir ve tüketimine bakarak başlayalım.

ABD veri dosyasını açın. Bu dosya 1965–2006 yılları için farklı ekonomik ve demografik değişkenleri içermektedir. Birleşik Devletler’deki herkes için sırasıyla toplam harcamayı ve toplam geliri temsil eden Toplam kişisel tüketimi [persin] ve Toplam kişisel geliri [persinc] inceleyeceğiz.

Gelir ve tüketim arasında bir ilişki olduğunu varsayacak olsaydık, bu olumlu olurdu: Bir ulus olarak ne kadar çok kazanırsak, o kadar çok harcayabiliriz. Resmi olarak, ilişkinin teorik modeli şöyle görünebilir.

Eğer x ve y gerçekten pozitif bir doğrusal ilişkiye sahipse, β1 pozitif bir sayıdır. Aralarında negatif bir ilişki varsa, β1 negatif bir sayıdır. Aralarında hiçbir ilişki yoksa, β1 sıfırdır.


Doğrusal regresyon formülü
Çoklu doğrusal regresyon Nedir
Basit doğrusal regresyon örnek
Basit doğrusal regresyon
Lineer Regresyon formülü
Doğrusal regresyon modelini eğitmek için hangi fonksiyon kullanılır
Doğrusal REGRESYON MODELİNE MATRİS YAKLAŞIMI
Lojistik regresyon


İlk önce, iki değişkenin bir dağılım grafiğini oluşturalım. Teorimiz, tüketimin gelire bağlı olduğunu söylüyor. Regresyon analizi dilinde, tüketim bağımlı değişken, gelir ise bağımsız değişkendir. Bağımlı değişkeni y eksenine ve bağımsız değişkeni x eksenine çizmek gelenekseldir.

Grafikler Grafik Oluşturucu… y ekseni değişkeninin Toplam kişisel tüketim [persin] ve x ekseni değişkeninin Toplam kişisel gelir [persinc] olduğu bir dağılım grafiği oluşturun. Tamam’ı tıklayın.

Ortaya çıkan çizime (ön sayfaya) baktığınızda, noktaların neredeyse mükemmel bir düz çizgiye düştüğünü görebilirsiniz. Bu, belirgin pozitif veya doğrudan ilişkinin bir örneğidir ve doğrusal bir ilişkinin nasıl göründüğüne dair iyi bir örnektir.

Doğrunun pozitif veya yukarı doğru eğimi olduğu için buna pozitif ilişki denir. “Doğrusal ilişki” ifadesinin bir yorumu, basitçe x ve y’nin grafiği çizildiğinde bir çizgi oluşturduğudur. Ama bu gerçek dünya terimleriyle ne anlama geliyor? Bu, x’in her bir birim arttığında y’nin sabit bir miktarda değiştiği anlamına gelir.

Bu grafikte, noktalar neredeyse mükemmel bir çizgi oluşturur. Regresyon prosedürü, noktalardan oluşan modeli tanımlamaya en yakın olan doğrunun denklemini tahmin edecektir.

Regresyonu Analiz Edin Doğrusal… Bağımlı değişken tüketim, Bağımsız değişken ise gelirdir.

Görüntüleyici pencerenize bakın. Regresyon çıktısı dört bölümden oluşur: regresyon denklemindeki değişkenler tablosu, model özeti, ANOVA tablosu ve katsayılar tablosu. Metniniz bu kısımların bazılarını veya tamamını ayrıntılı olarak ele alabilir; Bu tartışmada, çıktının bölümlerine odaklanarak bunları birer birer ele alacağız. Zamanı gelince, tüm sonuçları açıklayacağız.

Bir bağımlı değişkendeki değişimi açıklayan veya tahmin eden bir model olarak bir regresyon denklemi düşüneceğiz. Girilen/Kaldırılan Değişkenler tablosu, modeldeki bağımsız değişkeni listeler. Daha sonra göreceğimiz gibi, birkaç bağımsız değişkene sahip olmak mümkündür ve bu değişkenlerin farklı kombinasyonlarını içeren regresyon modellerini incelemek isteyebiliriz.

Bu nedenle SPSS, bir modele “girilmiş” veya modelden “çıkarılmış” değişkenlere atıfta bulunur ve tek bir analiz içinde birkaç model olma olasılığını tahmin eder. Bu örnekte yalnızca bir değişken vardır: toplam kişisel tüketim.

En küçük kareler tahmini yöntemiyle2 regresyon prosedürünün bize noktalara diğerlerinden daha iyi uyan doğruyu verdiğini biliyoruz. Bu uyumun ne kadar “iyi” olduğunu sorabiliriz. “En uygun” çizginin özellikle noktalara hiç yakın olmadığı durum olabilir.

Regresyon çıktısının ikinci standart kısmı olan Model Özeti, “uyum iyiliğini” ölçen bir istatistiği rapor eder. İstatistik, r2 sembolü ile temsil edilen belirleme katsayısı olarak adlandırılır. Burada da bildirilen, korelasyon katsayısı olan r’nin karesidir. Ekranınızda R Square’i bulun. Şimdilik, Düzeltilmiş R Karesini görmezden gelin; çoklu regresyonda kullanılır ve Oturum 17’de tartışılır.

r2, 0.000 ile 1.000 arasında değişebilir ve doğrunun noktalara ne ölçüde uyduğunu gösterir; 1.000, her nokta doğru üzerinde olacak şekilde mükemmel bir uyumdur. r2 değeri ne kadar yüksekse o kadar iyidir. Bu örnekte, gelirdeki değişikliklerin tüketimdeki değişimin %99,8’ini oluşturduğunu görebiliriz.

Çıktıdaki bir sonraki öğe bir ANOVA tablosudur. Bunu daha önceki oturumlardan anlamanız ve ANOVA sonuçlarını yorumlamadan önce belirli varsayımların yerine getirilmesi gerektiğini hatırlamanız gerekir. Regresyon analiziyle ilgili varsayımlar 16. Oturumda tam olarak ele alınmaktadır. Tartışmanın bu noktasında, varsayımlar karşılandığında tablonun nasıl kullanıldığına odaklanacağız.
x ve y ilişkisiz olsaydı, varsayımsal regresyon doğrusunun eğiminin 0 olacağını hatırlayın.

Örnek verilerle bir regresyon analizi yaptığımızda, tahmini bir eğim hesaplarız. Tipik olarak, bu eğim sıfır değildir. Tahmini eğimin, eldeki belirli örneğin bir sonucu olduğunu bilmek çok önemlidir. Bu nedenle, tahmini eğimimiz örnekleme hatasına tabidir ve hipotez testi için bir konudur.

Bu durumda, test edilen boş hipotez, gerçek eğim β1’in 0’a eşit olmasıdır. Burada, 20.000’i aşan bir F istatistiği ve 0’lık bir anlamlılık düzeyi ile, boş değeri reddederiz.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir