Doğrusal regresyon karmaşık bir terim gibi görünebilir ancak özünde iki değişken arasındaki ilişkileri anlamamıza ve tahmin etmemize yardımcı olan kullanışlı bir araçtır.
Doğrusal Regresyonun Sorunu Nedir?
Doğrusal regresyon, özünde bir grafikteki bir dizi noktaya en iyi uyan çizgiyi bulmakla ilgilidir. Bu çizgi tahmin yapmamıza yardımcı olur. Bir grafik üzerinde noktaları çizdiğinizi hayal edin; trendi buluyoruz.
Sihirli Denklem:
Her çizgi doğrusal bir fonksiyonla temsil edilir: Y = mX + b. Nerede:
-
Y: Tahmin etmeye çalıştığımız şey (kilonuz gibi).
-
X: Tahmini yapmak için kullandığımız şey (boyunuz gibi).
-
m: Doğrunun eğimi.
-
b: Çizginin başlangıç noktası.
Nasıl çalışır?
Bunu şu şekilde düşünün: Bir grup insanın boyunu ve bunlara karşılık gelen ağırlıklarını biliyorsanız, doğrusal regresyon bu noktalar üzerinden bir çizgi çizer. Bu çizgi, yeni birinin boyunu bilerek kilosunu tahmin etmemize yardımcı olur.
Gerçek Hayattan Örnekler:
-
Dondurma Satışları ve Sıcaklık: Sıcak gün (X), daha fazla dondurma satıldı (Y)
-
Çalışma Saatleri ve Sınav Puanları: Daha fazla çalışma saati (X), daha yüksek sınav puanları (Y).
Süreç:
-
Veri Toplayın: Çalıştığınız konular hakkında boy ve kilo gibi bilgiler alın.
-
Çizgiyi çizin: Çizgi, grafiğinizdeki noktaları birleştirir. Bu yinelemeli bir süreç olabilir veya kesin çözümler kullanılabilir.
-
Tahmin Yapın: Bir şeyi diğerine göre tahmin etmek için çizgiyi kullanın.
Neden önemli?
Tahminler! Mevcut kalıplara dayanarak sonuçları tahmin etmemize yardımcı olur.
Daha gelişmiş veri büyüsü için bir temeldir.
Dikkat:
İlişki biraz düz olduğunda en iyi sonucu verir. Her şey her yerdeyse, işler zorlaşabilir.
