Ekim 19, 2021
11 11 11 ÖÖ
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2
Aktarım Katmanı Tcp Nedir
Yönlendirme Nedir 2 ?
Yönlendirme Nedir ?
Ağ Katmanı Nedir 2 ?
Ağ Katmanı Nedir ?
Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ?
Android Studio Nasıl Kurulur ?
Veri Bağı Katmanı Nedir ?
Fiziksel Katman Nedir ?
Son Yazılar
TCP nedir ? Aktarım Katmanı 2 Aktarım Katmanı Tcp Nedir Yönlendirme Nedir 2 ? Yönlendirme Nedir ? Ağ Katmanı Nedir 2 ? Ağ Katmanı Nedir ? Veri Bağı Katmanı Nedir 2 ? Android Studio Nasıl Kurulur ? Veri Bağı Katmanı Nedir ? Fiziksel Katman Nedir ?
regresyon

Regresyon Analizi ve Uygulama

Paylaşım , Takip İçin

REGRESYON ANALİZİ

regresyon

Regresyon analizi, bağımsız değişkenlerdeki (x) değişime bağlı olarak bağımlı değişkendeki
(y) değişimi açıklama girişimidir.
Regresyon nedenselliğin (sonuçların neden öyle çıktığının) bir açıklamasıdır.
Eğer bağımsız değişken(ler) bağımlı değişkendeki değişimi yeteri kadar açıklayabilirse, model
tahmin için kullanılabilir.

EN KÜÇÜK KARELER (LEAST SQUARES) YÖNTEMİ

• Bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasında çok sayıda regresyon modeli ortaya konabilir.
Bunların en iyisinin hangisi olduğunu seçmede en küçük kareler yöntemi kullanılır. • Gözlem değerleri (gerçek değerler) ile tahmin değerleri arasındaki farkların karesi toplamı
hangi modelde en küçük ise o model seçilir. • En küçük kareler yönteminin esası hatayı minimize eden modelin seçimidir

regresyon

En küçük kareler (least squares) metodu tahmin hatalarının karelerinin en
küçük toplamını veren çizgiyi seçer.
Bu değer hataların karesi toplamı (Sum of Squares of Error) veya SSE
olarak isimlendirilir.

REGRESYON KARELERİ TOPLAMI (SSR)

• En küçük kareler toplamından başka bir de regresyon kareleri toplamı hesap edilir.

• Regresyon kareleri toplamı tahmin değerleri ile popülasyon ortalaması arasındaki farkların
kareleri toplamını elde etmektir

regresyon

Regresyon kareleri toplamı (SSR); popülasyon ortalaması ile gözlemler için
tahmin değerleri arasındaki farkların kareleri toplamıdır.

Karelerin tamamının toplamı (SST) = SSR + SSE
Matematiksel olarak,
SSR = (açıklanan değişimin ölçümü)
SSE = (açıklanmamış değişimin ölçümü)
SST = (y deki toplam değişim ölçümü)

DETERMİNASYON KATSAYISI

SSR değerinin SST değerine oranı Determinasyon Katsayısı
(Coefficient of Determination) olarak bilinir ve sıklıkla aşağıdaki gibi
anılır.

R2 =SSR/SST =SSR/SSR+SSE

R değeri 0 ile 1 arasında değişir ve değer büyüdükçe regresyon modelinin
doğruluğu artmaktadır. Doğruluğun artması SSE değerinin azalmasıyla
mümkün olacaktır.

Çoklu Doğrusal Regresyon

Çoklu regresyon birden çok giriş değişkeni ile tek çıkış değişkeni
arasındaki ilişkiyi bulmaya yarayan analiz yöntemidir.

Amaç:
1. Giriş değişkenlerin toplu etkisini
görmek
2. Her bir değişkenin bireysel katkısını
görmek

BASİT VE ÇOKLU REGRESYON KARŞILAŞTIRMA

Bir bağımlı değişken (Y) bir bağımsız
değişkene (X) dayalı tahmin edilir.

Tek bir regresyon katsayısı vardır.

R2: X bağımsız değişkeni üzerindeki
değişimin Y bağımlı değişkeni
üzerindeki değişime oranı.

Bir bağımlı değişken (Y) birden çok
bağımsız değişkenden tahmin edilir
(X1, X2 ….Xk)

Her bir bağımsız değişken için bir
regresyon katsayısı bulunur.

R2: Bağımsız değişkenler kümesindeki
değişimin Y bağımlı değişkeni
üzerindeki değişime oranıdır.

LOJİSTİK REGRESYON

  • Lojistik regresyon veya diğer adıyla Logit model, son yıllarda kullanımı
    artan ileri düzey bir regresyon yöntemidir.
  • Doğrusal regresyon gibi amacı bir veya birden çok bağımsız değişken
    ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi modellemektir.
  • Lojistik regresyonun doğrusal regresyondan farkı bağımlı değişkeninin
    sürekli değil kategorik türde olmasıdır.

LOJİSTİK REGRESYON & DOĞRUSAL REGRESYON

Doğrusal-doğrusal olmama durumu
– Doğrusal regresyon bağımsız değişken(ler) ile bağımlı değişken arasında doğrusal bir
ilişkinin bilindiği durumlar için uygundur. – Lojistik regresyon ise bağımlı değişken ile bağımsız değişken(ler) arasındaki ilişkinin
doğrusal olmadığı durumlar için uygundur.

Değer-olasılık durumu
– Doğrusal regresyon denkleminde hedef bağımlı değişkenin değerinin tahminidir. – Lojistik regresyonda ise hedef bağımlı değişkenin olasılığının tahminidir.

ODDS VE ODDS ORANI

                 HASTALIK
H A R        VAR YOK TOPLAM
A  L  İ        VAR 35 16 51
S  I  S        YOK 25 61 86
T  K  K      TOPLAM 60 77 137

 

  • Odds bir şeyin görülme olasılığının “p”, görülmeme “1-p” olasılığına oranıdır.
  • Odds ratio (OR) iki odds değerinin birbirine oranıdır. İki değişken arasındaki
    ilişkinin özet bir ölçüsüdür.
  • Hastalık riski olanlarda hastalık görülme için odds değeri: 35/16= 2.18
  • Hastalık riski olmayanlarda hastalık görülme odds değeri: 25/61= 0.41
  • Hastalık riski olanlar ile hastalık riski olmayanlarda hastalık görülme Odds
    Oranı=2.18/ 0.41 = 5.3

UYGULAMA HAKKINDA AÇIKLAMA

• Bu derste, bazı hayali değerlere regresyon analizi uygulayacak ve analiz sonuçlarını nasıl yorumlayacağımızı
göstereceğiz.

• Geçen yıl rastgele seçilen beş öğrenci, istatistik derslerine başlamadan önce matematik yetenek testine tabi
tutulmuştur.

• Konuyla ilgili üç soru şöyledir:

– Matematik yetenek puanlarına dayanarak, hangi doğrusal regresyon denklemi en iyi istatistik dersi performansını öngörür?

– Eğer öğrenci matematik yetenek testinden 80 puan alırsa istatistik dersi için kaç puan almasını bekleriz?

– Regresyon denklemi verilerle ne kadar uyum içerisindedir?

• Not: Regresyon hesaplamaları genellikle bir yazılım paketi veya bir grafik hesaplayıcı tarafından gerçekleştirilir.
Bununla birlikte, bu örnek için, hesaplamaları “manuel” olarak yapacağız, zira detaylar değerlidir.

Ugulama Özeti

  • Regresyon analizi ile bağımlı ve bağımsız değişken(ler) arasındaki ilişkiler ölçülebilir.
  •  Bu işlem farklı uygulamalar ile veya yeniden kodlama ile yapılabilir.
  • Eğim değerinin pozitif olması bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasında artan bir ilişkiyi, negatif olması ise azalan bir ilişkiyi ifade eder.
  • Determinasyon katsayısı ise artı veya eksi yönlü olarak ilişkinin derecesini verir.
  • Regresyon analiziyle ilgili konulardan birisi korelasyon olup korelasyon sadece iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçer regresyon analizi ise hem daha fazla sayıda değişken arası ilişkiyi ölçer hem de tahmin yeteneği vardır

Makine öğrenmesi başlangıç yazısı için — Makine Öğrenmesi


Paylaşım , Takip İçin
0 0 votes
Article Rating

Bir Cevap Yazın

0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x
HAYALİNDEKİ YAZILIM
%d blogcu bunu beğendi: