Korelasyon analizine ek olarak bir değişkenden yola çıkarak diğer değişkenin değerini tahmin etmeye olanak tanıyan istatistiksel yöntemdir. x değişkenine dayalı olarak y'nin en iyi tahminini yapmayı amaçlar.
Regresyon Eşitliği
İki değişken arasındaki ilişkiyi ve bu ilişkiden türetilen tahmini gösteren bir doğruyu tanımlayan matematiksel formüldür. Genellikle y' = bx + a veya y' = ax + b biçiminde yazılır.
Y Şapka (y')
Regresyon modeli kullanılarak hesaplanan tahmin edilen değerdir. Gerçek değer olan y'den farklı olarak matematiksel modellerle türetilir.
Best-fit Line (En İyi Uyum Doğrusu)
Saçılım diyagramındaki (scatter plot) veri noktalarına en iyi uyum sağlayan ve hata karelerini minimumda tutan regresyon doğrusudur.
Kalıntı (Residual - ε)
Gerçek y gözlem değeri ile model tarafından tahmin edilen y' değeri arasındaki farktır. ε = y - y' formülüyle ifade edilir ve model hatalarını gösterir.
En Küçük Kareler Yöntemi (Least Squares)
Regresyon doğrusunu çizerken gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki farkların karelerinin toplamını (Σ(y - y')²) minimum yapan parametreleri bulma yöntemidir.
Eğim (Slope - a)
Regresyon doğrusunun eğimini belirleyen parametredir. Değişkenlerin standart sapmalarından ve korelasyondan etkilenerek doğrunun açısını tayin eder.
SponsorluReklam Alanı · 300 × 250
Intercept (Kesim Noktası - b)
Regresyon doğrusunun dikey ekseni (y ekseni) kestigi noktayı ifade eden sabit parametredir. Farklı b değerleri doğrunun scatter plottaki konumunu değiştirir.
Toplam Varyans
Y değişkeninin sahip olduğu toplam değişkenlik miktarını ifade eder. Tahmin edilen y değerinin varyansı ile standart hata varyansının toplamından oluşur.
Belirtisizlik/Açıklanan Varyans Oranı (r²)
Regresyon modelimizle hesaplanan y'deki varyans oranını gösteren katsatıdır. r² = s_y'^2 / sy² formülüyle hesaplanır ve modelin tahmin gücünü yansıtır.
