Regresyon Analizi Nedir ve Nasıl Yapılır?

Ekleme Tarihi: 08.06.2023 | Yazar: Eclit

Regresyon analizi, bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Tahmine dayalı analitik için güçlü bir araçtır ve finans, pazarlama, sağlık ve sosyal bilimler gibi çeşitli sektörlerde kullanılır.

Bölümler:

  • Regresyon Nedir? Regresyon Analizi Nedir?
  • Regresyon Analizi Nedir?
  • Regresyon Analizi Türleri Nelerdir?
  • Regresyon Analizi Uygulamaları Nelerdir?
  • Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?
  • Regresyon Analizinin Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir?

Regresyon Nedir? Regresyon Analizi Nedir?

Regresyon analizi, bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılan istatistiksel bir araçtır. Tahmine dayalı analitik için önemli bir araçtır ve finans, pazarlama, sağlık ve sosyal bilimler gibi çeşitli sektörlerde kullanılır.

Regresyon Analizi Nedir?

Regresyon analizi, bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Bağımlı değişken yanıt değişkeni olarak da bilinirken, bağımsız değişkenler tahmin edici veya açıklayıcı değişkenler olarak bilinir. Regresyon analizi, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin etmeyi ve bağımsız değişkenlerin değerlerine dayanarak bağımlı değişkenin değerini öngörmeyi amaçlar.

Regresyon Analizi Türleri Nelerdir?

Her birinin kendine özgü varsayımları ve uygulamaları olan çeşitli regresyon analizi türleri vardır. En yaygın kullanılan türleri ise şöyledir:

  • Doğrusal Regresyon: Doğrusal regresyon, regresyon analizinin en basit ve en yaygın kullanılan türüdür. Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar. Doğrusal regresyonun amacı, bağımsız değişkenlerin değerlerine bağlı olarak bağımlı değişkenin değerini tahmin edebilecek en uygun doğruyu bulmaktır.
  • Lojistik Regresyon: Lojistik regresyon, bağımlı değişken ikili olduğunda, yani 0 veya 1 gibi yalnızca iki değer aldığında kullanılır. Bağımsız değişkenlerin değerlerine bağlı olarak bağımlı değişkenin 1 değerini alma olasılığını modeller.
  • Polinom Regresyon: Polinom regresyon, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olmadığında kullanılır. Bağımsız değişkenlerin bir polinom fonksiyonunu kullanarak değişkenler arasındaki ilişkiyi modeller.
  • Ridge Regresyonu: Ridge regresyonu, veriler çoklu doğrusal olduğunda, yani bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon olduğunda kullanılan doğrusal regresyonun düzenlenmiş bir versiyonudur. Çoklu doğrusallığın etkisini azaltmak için doğrusal regresyonun maliyet fonksiyonuna bir ceza terimi ekler.

Regresyon Analizi Uygulamaları Nelerdir?

Regresyon analizi çeşitli alanlarda geniş bir uygulama alanına sahiptir. İşte bazı örnekler:

  • Finans: Regresyon analizi, faiz oranları, GSYH ve enflasyon gibi bağımsız değişkenlerin değerlerine dayalı olarak hisse senedi fiyatlarını, tahvil getirilerini ve diğer finansal göstergeleri tahmin etmek için finans alanında kullanılır.
  • Pazarlama: Regresyon analizi, müşteri davranışını etkileyen faktörleri anlamak ve müşteri tercihlerini ve satın alma modellerini tahmin etmek için pazarlamada kullanılır.
  • Sağlık Hizmetleri: Regresyon analizi, sağlık hizmetlerinde tıbbi prosedürlerin sonuçlarını tahmin etmek ve risk faktörleri ile hastalık sonuçları arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır.
  • Sosyal Bilimler: Regresyon analizi sosyal bilimlerde eğitim, gelir ve sağlık gibi çeşitli sosyal ve ekonomik faktörler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır.

Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?

Regresyon analizi yapmak için Excel, R ve Python gibi çeşitli yazılım paketleri mevcuttur. Basit matematiksel denklemler kullanarak regresyon analizini manuel olarak da gerçekleştirebilirsiniz.

Regresyon Analizinin Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir?

Regresyon analizi güçlü bir araç olmakla birlikte, kendine özgü avantaj ve dezavantajları da vardır.

Avantajlarından bazıları, karmaşık ilişkileri modelleme ve tahminlerde bulunma yeteneğini içerir. Bununla birlikte, bazı dezavantajları arasında aykırı değerlere karşı hassasiyeti ve modelin varsayımlarını karşılama ihtiyacı yer alır.

Regresyon analizi, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılan güçlü bir istatistiksel araçtır. Her birinin kendine özgü varsayımları ve uygulamaları olan çeşitli regresyon analizi türleri vardır. Regresyon analizinin temellerini ve uygulamalarını anlayarak, verilerinize ilişkin içgörüler elde etmek ve bilinçli kararlar almak için regresyon analizinin tahmin gücünden yararlanabilirsiniz.

Bu blog yazısının, regresyon analizinin işletmeniz için neler yapabileceği hakkında temel fikirler verdiğini biliyoruz.

Bununla birlikte, her gün değişen ve ilerleyen teknolojiye uyum sağlamanın da çok kritik olduğunu düşünüyoruz ve başka konularda da arayışlarınızın olacağından eminiz. Biz Eclit olarak en güncel teknolojileri iş yapış şeklimize katıp, sizlere sunduğumuz hizmetleri hep ileriye taşıyoruz. Eclit takımı, sürekli ögrenme kabiliyetine sahip, yüksek çeviklikteki insanlardan oluşur. Bünyemizde Türkiye’nin en yetkin insan kaynağını barındırıyor ve bununla övünüyoruz. Yüksek yetkinlikteki insan kaynağının yanında, keskin şekilde tanımlanmış süreçlere ve en son teknolojinin tartışmasız gerekliliği olan IT platformlarına sahibiz.

Bugün bizimle iletişime geçin, işinizi kolaylaştırmak için ilk adımı atalım.

Diğer Yazılarımız