Regresyon Modeli Nedir?
İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi araştırmak ve bir değişkeni diğerlerine dayalı olarak tahmin etmek için bir regresyon modeli kullanılır.
Regresyon Modeli Ne Anlama Geliyor?
Regresyon modelinin tanımı nedir? Regresyon analizinde değişkenler, tahmin edici veya nedensel girdi olarak kullanılan bağımsız ve yanıt değişkenleri olarak kullanılan bağımlı olabilir. Deneysel çalışmalarda X bağımsız değişkeni kontrol edilebilen değişkendir ve Y değişkeni X bağımsız değişkenindeki değişiklikleri yansıtan değişkendir. Örneğin, bir şirketteki reklam giderlerinin düzeyi belirli bir ürüne olan talebe bağlıdır. . Örnekleme testlerinde, tüm değişkenler rastgele olduğu için bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ayrım çok net değildir. Bu nedenle örnekleme testlerinde nedensellik yoktur.
Örnek
Bir ailenin iki aylık bir süre boyunca tükettiği elektrik ile bu tüketim için ödediği miktar arasında deterministik bir ilişki vardır. Aile, iki aylık bir süre için normalde olduğundan daha fazla elektrik tüketirse, ödenmesi gereken miktar normalden daha yüksek olacaktır. Bu determinist, nedensel bir ilişkidir.
Bununla birlikte, doğrusal ilişki, X ve Y değişkenlerinin doğrusal stokastik bağımlılığını tanımlayamaz çünkü örneğin, X değişkeni bir ürünün değeriyse ve Y değişkeni bu ürün için talep ise, karşılık gelen Y değerleri farklı olacaktır. farklı yinelemelerde. Veya X değişkeni gübre miktarı ve Y değişkeni bir mahsulün verimi ise, buna karşılık gelen Y değerleri, aynı zamanda üretimi etkileyen sıcaklık, yağış veya toprak kalitesi gibi faktörler nedeniyle farklı yinelemelerde farklı olacaktır.
Bir regresyon modelinde, X ve Y değişkenleri arasındaki nedensel ilişki, analistin her X değeri için Y değerini doğru bir şekilde tahmin etmesine olanak tanır. Basit regresyonda, yalnızca bir bağımsız değişken X vardır ve bağımlı değişken Y, doğrusal bir fonksiyonla tatmin edici bir şekilde yaklaşıklanabilir.
