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

28 Şubat 2022 Kanserde regresyon nedir Parametrik olmayan regresyon analizi 0
“Verimsiz” Kod Nedir? – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Doğrusal Olmayan Regresyonlar

Gördüğümüz gibi, doğrusal iki değişkenli regresyonlar tam da şudur: bir dizi veri noktasına en iyi uyan düz çizgiler. Ancak düz çizgiler gerçek hayattaki çağrışımları gerçekten yakalayabilir mi? Bu haklı bir soru. Doğrusallığın anlamını daha yakından ele alalım.

Doğrusal ilişkilendirmeler iki tipte gelir:

• Birinci tip lineer veya lineer olmayan regresyon katsayılarını (α, β1, β2,. . ., βk) içerir. Eğer x değerleri için regresyon katsayıları sabit kalırsa, parametrelerinde lineer olan bir regresyondan söz edilir. Bu durumda, tek bir en küçük kareler regresyonu ile elde edebiliriz. Regresyon katsayıları x değerlerine bağlı olarak değişiyorsa, parametrelerde lineer olmayan bir regresyondan söz edilir. Burada, x ekseninin farklı bölümleri için ayrı en küçük kareler regresyonları hesaplanabilir. Şekil 5.7’deki örnekte, hem sabitler (α 1⁄4 62.22) hem de regresyon katsayıları (β1 1⁄4 1.95 ve β2 1⁄4 0.33) boyunca aynı kaldığından, parametrelerde doğrusal bir regresyona sahibiz. tüm x ekseninin
• İkinci tip, bağımlı y değişkeni üzerinde doğrusal veya doğrusal olmayan bir etki uygulayan bağımsız x değişkenlerini içerirken, regresyon katsayılarının değeri (α, β1, β2,…, βk) sabit kalır. Örneğin, logaritmik bir ilişki görüyoruz. Bu regresyon, lineer olmayan regresyon olarak da bilinen değişkenlerde lineer değildir. Şekil 5.11’de regresyon katsayıları sabit kalırsa, regresyon lineer olmasa da en küçük kareler regresyonu gerçekleştirilebilir.

En küçük kareler regresyonunu kullanarak lineer olmayan ilişkileri de temsil edebiliriz: bir regresyonun düz bir çizgiyle sınırlandırılması gerekmez. Doğrusal olmayan bir ilişkiye sahip değişkenlerle regresyonlara nasıl yaklaşılacağını anlamak için bir örneğe bakalım. Şekil 5.12, aylık satış rakamlarını [10.000 € olarak] ve 27 mağaza lokasyonundaki danışman sayısını göstermektedir. Bu verilerden hesaplanan doğrusal bir regresyon, aşağıdaki regresyon çizgisini üretir.

140 veya daha fazla danışmanın olduğu bir bölgede, regresyon çizgileri satışları olduğundan fazla tahmin ederken, satışları genel olarak olduğundan az tahmin ediyor. Nedeni: x ve y değerleri arasında doğrusal olmayan bir ilişki vardır ve bu da doğrusal olmayan bir regresyon doğrusuna yol açar.

x değişkenini logaritmik bir fonksiyona dönüştürürsek, dağılım grafiğinin formu logaritmik bir regresyon önerir, Şekil 5.13’teki üst dağılım grafiğini elde ederiz. Burada x ekseni danışman sayısını değil, danışman sayısının logaritmik fonksiyonunu izler. Artık regresyon çizgisi, pozitif ve negatif sapmalar regresyon boyunca dönüşümlü olarak değiştiğinden hiçbir sistematik hata içermiyor. Ayrıca, hesaplanan belirleme katsayısı R2 1⁄4 0.97’ye yükselir.

Elbette, x ekseni ölçeğini logaritmik bir fonksiyona dönüştürmemeyi de seçebiliriz (alt dağılım grafiğine bakın) ve yine de dağılım grafiğine logaritmik regresyon girmeyi seçebiliriz. Bu, değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi belirgin hale getirir. Regresyon fonksiyonunun cebirsel formu aynı kalır, çünkü fonksiyonel ilişkiyi değil, sadece fonksiyonel ilişkiyi temsil etme şeklimizi değiştirdik (yb 1⁄4 1:7436 lnðxÞ þ 51:61).


Kanserde regresyon nedir
Regresyon analizi PDF
Regresyon analizi yorumlama
Regresyon denklemi
Regresyon Nedir
Regresyon analizi soru ve cevapları
Çoklu regresyon analizi örnekleri
Parametrik olmayan regresyon analizi


Regresyon Teşhisine Yaklaşımlar

Önceki bölümde, bir regresyon fonksiyonu kullanarak birden çok bağımsız değişken ile tek bir bağımlı değişken arasındaki ilişkinin nasıl belirleneceğini öğrendik. Örneğin, belirli bir elbisenin satışlarının yb 1⁄4 62:22 × 1:95 katalog resmi boyutu ± 0:33 önceki satışlar ðt 1Þ denklemiyle tahmin edilebileceğini keşfettik.

Ek olarak, regresyon çizgisinin uyum iyiliği hakkında daha fazla bilgi edinmek için düzeltilmiş determinasyon katsayısını kullandık ve böylece regresyonun kalitesi hakkında bir şeyler söyleyebildik. Bu yolda ilerleyerek, örneğin, iki potansiyel regresyonun kalitesini karşılaştırabiliriz.

Fakat bir regresyondaki sistematik hataları nasıl tespit edebiliriz? Bunu yapmak için, bir iki değişkenli regresyon kullanarak bireysel veri noktalarını bir kez daha ele almalıyız. Her gerçek y değeri, regresyon (yb ) ile tahmin edilen değerin ve beraberindeki hata teriminin (u ) bir kombinasyonu olarak ifade edilebilir.

  • y 1⁄4 yb þ u 1⁄4 α þ β x þ u (5.36) iii ii

Bir regresyonda sistematik hatalardan kaçınmak ve kalitesini tahmin etmek için u hata terimi için belirli koşulları tanımlamamız gerekir:

1. Pozitif ve negatif değerler birbirini iptal etmelidir. Koşul, regresyon hesaplamasında otomatik olarak yerine getirilir.

2. Regresyonun bağımsız değişkenleri (x değişkenleri), hata terimi (u) ile ilişkili olmamalıdır. Şekil 5.8’de açıklanan durum – x ekseni sapmalarının yalnızca belirli bir yönde (örn. çizginin üstünde) göründüğü – oluşmamalıdır. Bu, y değerlerinin sistematik olarak fazla veya hafife alındığı anlamına gelir. Aşağıda bu soruna bir çözüm önerilmiştir.

3. Hata terimlerinin korelasyon göstermemesi talebi de benzer bir kriterdir.

Buna otokorelasyon eksikliği durumu denir. Hata terimleri arasında sistematik bir ilişki olmaması gerektiğini söylüyor. Posta siparişi işimizde, 40 santimetre kare veya daha küçük resim boyutlarında ve 60 santimetre kare veya daha büyük resim boyutlarında çoğunlukla pozitif sapmalar ve 40 ila 60 santimetre kare arasındaki resim boyutlarında çoğunlukla olumsuz sapmalar elde edildiğinde bir otokorelasyon meydana gelir.

Otomatik korelasyonlu hata terimleriyle üç olası korelasyonu görüntüler. Açık nedenlerden dolayı, sistematik hatalar hem yöntemler hem de sonuçlar açısından istenmez. Genel olarak, otokorelasyon, model spesifikasyonundaki bir hataya kadar izlenebilir ve bu nedenle, model seçimimizi yeniden gözden geçirmemizi gerektirir. Bunu, doğrusal olmayan fonksiyonel regresyonları dönüştürerek (orantılı olmayan artışlarda olduğu gibi) veya eksik bir değişken ekleyerek (yani, ihmal edilmiş bir etkiyi dikkate alarak) yapabiliriz.

4. Her kullanıcı arabirimi için varyans sabit olmalıdır: Var(ui)1⁄4 σ2. Bu koşul, varyans homojenliği veya homoskedastisite (homo aynı anlamına gelir; scedasticity, varyans anlamına gelir) olarak adlandırılır. Bu koşul yerine getirilmezse, varyans heterojenliğinden veya değişen varyanslılıktan söz edilir.

Bu, veri noktaları x ekseni üzerinde farklı konsantrasyonlarda dağıtıldığında meydana gelir. Sıklıkla, veri noktalarının bu “patlamaları” modeldeki eksik bir değişkenden kaynaklanır. Şekil 5.15, istenmeyen etkinin örneklerini sağlar. Burada da model hata belirtimi açısından kontrol edilmelidir (eksik değişkenler veya hatalı bir işlevsel dağılım seçimi).

Hata terimi u için kalite koşullarını grafiksel bir analiz ile inceleyebiliriz. Ancak bu yaklaşım her zaman yeterli değildir. Uygulamada, istatistikçiler tümevarımsal istatistiklerden test yöntemleri kullanır, ancak bu yöntemlerin tartışılması bu bölümün kapsamı dışındadır.

5. Birden fazla bağımsız x değişkeni olan regresyonlarda, bağımsız x değişkenlerinin ilişkisi olmamalıdır. Bir veya daha fazla x değişkeni arasındaki ilişki çok büyükse, regresyon sonucunu tahrif eden çoklu bağlantı oluşur.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir