Eklenti Regresyonu
Eklenti regresyonu, bir bağımlı değişkeni açıklamak için birden fazla bağımsız değişken kullanan bir istatistiksel modeldir. Basit regresyon modelinin bir uzantısıdır ve bağımsız değişkenler arasında çoklu doğrusal ilişki olduğunda kullanılır.
Eklenti regresyon modelinin genel formülü şu şekildedir:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε
- Y: Bağımlı değişken
- β0: Sabit terim
- β1, β2, …, βk: Bağımsız değişkenlerin katsayıları
- X1, X2, …, Xk: Bağımsız değişkenler
- ε: Hata terimi
Eklenti regresyon modeli, bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklamak için kullanılır. Bağımsız değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olduğunda, eklenti regresyon modeli iyi bir uyum sağlar. Ancak, bağımsız değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olmadığında, eklenti regresyon modeli iyi bir uyum sağlamaz.
Eklenti regresyon modelinin uyumunu değerlendirmek için çeşitli istatistiksel testler kullanılır. Bu testler arasında, F-testi, t-testi ve R-kare testi bulunur. F-testi, modelin genel uyumunu değerlendirir. T-testi, bağımsız değişkenlerin katsayılarının anlamlılığını değerlendirir. R-kare testi, modelin açıkladığı varyansın oranını değerlendirir.
Eklenti regresyon modeli, çeşitli alanlarda kullanılır. Bu alanlar arasında, ekonomi, finans, sağlık ve eğitim bulunur. Eklenti regresyon modeli, bu alanlarda bağımlı değişkeni açıklamak için kullanılır.
Eklenti Regresyonu ile İlgili Faydalı Siteler ve Dosyalar
- Eklenti Regresyonu Hakkında Daha Fazla Bilgi
- Eklenti Regresyonu Örnekleri
- Eklenti Regresyonu İçin R Paketi
- Eklenti Regresyonu İçin Python Paketi