Regresyon Analizi – 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

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

28 Şubat 2022 Basit regresyon analizi Basit regresyon analizi yorumlama Çoklu regresyon örnekleri 0
Kombinasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Regresyon Analizi

Regresyon Analizinde İlk Adımlar

Genellikle basitçe regresyon olarak adlandırılan regresyon analizi, istatistiksel analizde önemli bir araçtır. Konsept ilk olarak Sir Francis Galton tarafından tatlı bezelye tohumları üzerinde 1877’de yapılan bir çalışmada ortaya çıktı. Babaların ve oğulların boyları üzerine daha sonraki bir çalışmasında regresyon fikrini tekrar kullandı. Uzun boylu babaların oğullarının uzun ama babalarından biraz daha kısa olduğunu, kısa babaların oğullarının ise babalarından biraz daha uzun olduğunu keşfetti.

Başka bir deyişle, vücut yüksekliği ortalamaya doğru eğilim gösterir. Galton bu süreci tam anlamıyla bir gerileme, bir geri adım ya da düşüş olarak adlandırdı. Oğulların ve babaların boyları arasındaki ilişkiyi ölçmek için bir korelasyon yapabiliriz. Ayrıca ilişkinin nedensel yönünü de çıkarabiliriz. Oğulların boyu babaların boyuna bağlıdır, tersi değil. Galton, bağımlı değişken olarak oğulların boyunu ve bağımsız değişken olarak babaların boyunu belirterek nedensel yönü belirtti.

Ancak dikkat edin: regresyon, ilişkinin nedenselliğini mutlaka kanıtlamaz. Etki yönü, regresyonla ampirik olarak kanıtlanmadan önce teorik olarak türetilmelidir. Bazen, örneğin evlenen çiftlerin yaşları arasında olduğu gibi, nedenselliğin yönü belirlenemez.

Damadın yaşı gelinin yaşını mı belirler, yoksa tam tersi mi? Yoksa damadın yaşı ile gelinin yaşı birbirini karşılıklı olarak mı belirliyor? Bazen nedensellik açıktır. Örneğin, kan basıncının yaş üzerinde etkisi yoktur, ancak yaşın kan basıncı üzerinde etkisi vardır. Vücut boyunun ağırlık üzerinde etkisi vardır, ancak ters ilişki olası değildir.

Regresyon analizi konusuna bir örnekle yaklaşalım. Bir posta siparişi işletmesi, koleksiyonuna yeni bir yazlık elbise ekler. Satın alma müdürü sezon sonunda satın alınan toplam miktarın müşterilerin sipariş ettiği miktara eşit olması için kaç elbise satın alacağını bilmelidir. Stok kıtlığını (yani, malsız giden müşteriler) ve stok fazlalarını (yani, işletme fazladan elbiselerle takılıp kalıyor) önlemek için satın alma yönetimi bir satış tahmini gerçekleştirmeye karar verir.

Satışları tahmin etmenin en iyi yolu nedir? Ekonomist hemen birkaç olası tahmin ediciyi veya etkileyen değişkenleri düşünür. Geçen yıl benzer bir elbisenin satışları ne kadar yüksek? Fiyat ne kadar yüksek? Katalogdaki elbisenin görseli ne kadar büyük? Elbisenin reklam bütçesi ne kadar büyük? Ancak, yalnızca hangi bağımsız değişkenlerin etki yarattığını bilmek istemiyoruz; ilgili etkinin ne kadar büyük olduğunu bilmek istiyoruz.

Katalog görsel boyutunun sipariş sayısını etkilediğini bilmek yeterli değildir. Resim boyutu örneğin 50 santimetre kare olduğunda ortalama olarak beklenebilecek sipariş sayısını bulmamız gerekiyor.


Regresyon analizi yorumlama
Regresyon analizi nasıl yapılır
Basit regresyon analizi
Regresyon analizi Örnekleri
Regresyon analizi PDF
Basit regresyon analizi yorumlama
Regresyon analizi soru ve cevapları
Çoklu regresyon analizi örnekleri


İlk olarak, bir önceki yıla ait benzer bir elbisenin satışlarından gelecek talebin tahmin edildiği durumu ele alalım. İlişkiyi, belirli bir fiyat kategorisindeki 100 elbise için, gelecekteki talebin y ekseninde ve önceki yılın talebinin x ekseninde çizildiği bir dağılım grafiği olarak görüntüler.

Tüm parseller açıortay üzerinde yer alırsa, (t) döneminin gelecekteki talebi, önceki yılın (t-1) satılan miktarlarına eşit olacaktır. Görülmesi kolay olduğu gibi, bu nadiren olur. Elde edilen dağılım grafiği bazı büyük sapmalar içerir ve sadece r 1⁄4 0.42’lik bir korelasyon katsayısı üretir.

Şimdi, önceki yılın eşdeğer elbiseleri yerine, mevcut sezon (t) için katalog görsel boyutunu hesaba katarsak, dağılım grafiğine ulaşırız.

Veri noktalarının, verilerin gidişatını en iyi şekilde tahmin etmek için çizilen çizgiye çok daha yakın olduğunu hemen görüyoruz. Bu hat, Şekil 5.1’deki “denklik yöntemi” kullanılarak üretilen bir hattan ziyade bir satış tahmini için daha uygundur. Tabii ki, noktaların çizgiye yakınlığı eksen ölçeği ile manipüle edilebilir.

Bununla birlikte, r 1⁄4 0.95’lik nispeten büyük korelasyon katsayısı, sonuçta, bu değişkenler arasındaki doğrusal ilişkinin daha güçlü olduğunu gösterir. Noktalar çizgiye çok daha yakındır, bu da satış tahmininin stok kıtlığı ve stok fazlası için daha az maliyetle sonuçlanacağı anlamına gelir. Ancak yine, bu sadece aynı kalitedeki ve belirli bir fiyat kategorisindeki ürünler için geçerlidir.

İki Değişkenli Regresyon Katsayıları

Şimdi ilişkilendirmeyi belirlemek istiyoruz, böylece gelecekteki satışları daha iyi tahmin edebiliriz. Katalog görseli boyutu ile gerçek satışlar arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu yönündeki makul varsayımla başlıyoruz. Daha sonra, veri noktalarının dağılım grafiğini aşağı yukarı temsil eden bir ilişkiyi tanımlamak için bir regresyon çizgisi oluştururuz.

Doğrusal denklem iki bileşenden oluşur:

• Kesişme, çizginin y eksenini kestiği yerdir. Bu noktaya α diyoruz. Y ekseni boyunca doğrunun orijine olan mesafesini belirler.
• Eğim katsayısı (β) doğrunun eğimini gösterir. Bu katsayıdan katalog görsel boyutunun talebi ne ölçüde etkilediğini belirleyebiliriz. Doğruların eğimi 2 ise y eksenindeki değer 2 birim, x eksenindeki değer 1 birim değişir. Başka bir deyişle, eğim ne kadar düz olursa, x değerlerinin y ekseni üzerindeki etkisi o kadar az olur.

Bu doğrusal tahmin, bir matematiksel fonksiyon kullanarak x değişkenlerinin y değişkenleri üzerindeki ortalama etkisini tahmin eder. Tahmini değerler yb ile, gerçekleşen y değerleri y ile gösterilir.

Doğrusal tahmin tüm kadran boyunca çalışsa da, x ve y değişkeni arasındaki ilişki yalnızca veri aralığı olarak adlandırılan veri noktalarını içeren alan için hesaplanır. Bu alanın dışındaki tahminler için regresyon fonksiyonunu kullanırsak (örneğin bir tahminin parçası olarak), veri aralığı dışında tanımlanan ilişkilendirmenin veri aralığı içindeki ilişkilerden farklı olmadığını varsaymalıyız.

Bu noktayı daha iyi açıklamak için düşünün. İşaretlenen veri noktası, 47.4 santimetre kare boyutunda reklamı yapılan ve daha sonra 248 kez satılan elbise modeli 23’e karşılık geliyor. Doğrusal regresyon, bu görüntü boyutu için 238 elbisenin ortalama satışını tahmin ediyor. Gerçek satışlar ile tahmini satışlar arasındaki fark, artık veya hata terimi olarak adlandırılır.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir