Regresyon Analizi-1

Regresyon Analizi hakkında birkaç önemli noktayı vurgulayalım; 

• Aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler (estimation) ya da kestirimler (prediction) yapabilmek amacıyla yapılır.  
• iki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen “Korelasyon analizi” ile değişkenlerden birisi belirli bir birim değiştiğinde diğerinin nasıl bir değişim gösterdiğini inceleyen “Regresyon analizi”  çok kullanılan istatistiksel yöntemlerdir.Değişkenler arasındaki ilişki belirlendikten sonra, bağımsız değişken(ler)in değeri bilindiğinde bağımlı değişkenin değeri tahmin edilebilir.
• Bağımlı Değişken (y)  regresyon modelinde açıklanan ya da tahmin edilen değişkendir. Bu değişkenin bağımsız değişken ile ilişkili olduğu varsayılır. 
• Bağımsız Değişken (x) , regresyon modelinde açıklayıcı değişken olup; bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek için kullanılır.  

Tableau'da örnek veri ile yaptığım Regresyon Analizini aktarmaya çalışayım.Amerikada ki eyaletlerin Satış ve Kar değişkenlerini ele alalım.



 Ekranın bir noktasında sağ tıklayarak gelen ekrandan Trend Lines>Show Trend Lines tıklanır.

Tıkladıktan sonra Trend Linesı çizdirmiş oluyoruz.Edit Trend Lines ile istediğimiz düzeltmeleri yapabiliriz.

Ve modeli oluşturmuş oluyoruz.Modelimiz Trend Lines çizgisine gelince modeli göstermiş olacaktır.

Regresyon Modelimizi Y=a+bX+€

Y=Bağımlı(Sonuç) değişken 

X:Bağımsız(Sebeb) değişken

a:Sabit olup X=0 olduğunda Y'nin aldığı değerdir.

b:Regresyon Katsayısı olup X'in kendi birim cinsinden meydana gelecek değişme miktarını ifade eder.

€:Her bir gözlem çiftindeki bağımlı değişkene ilşkin gerçek değer ile modelden tahmin edilen değer arasındaki farktır.

€=Y-(a+bX)

Bulduğumuz modeldeki katsayıların bizim için önemli noktası verdiğimiz örneğin regresyon modeli üzerinden devam edersek;

a=-1221,41          X=Sales

b=0,150725         Y=Profit

Profit=-1221,41+0,150725*Sales

Bu modele göre ,Satıştaki bir birimlik artışın ,Kar üzerinde ortalama 0,150725 birimlik bir artışa neden olacağı görülmektedir.

Kurulan bu modele göre örnek verirsek satışı 10,000 olan bir eyaletin kar durumunu artık tahminleyebiriz.

Profit=-1221,41+0,150725*10000

Profit=285,84

Bir sonraki aşamada yapmamız gereken iki adım var:

1. Bulduğumuz Regresyon Katsayıları istatistiksel açıdan önemli midir ? 
2. Modelin Geçerliliğini test etmemiz gerekiyor  ? 

·   

 Tableau Desktop 10 ücretsiz burada