İçindekiler
Regresyonu nedir? Bağımlı değişken ile bağımsız değişken arasındaki ilişki anlamına gelen regresyonu keşfetmek ve İnfo Yatırım blogu incelemek için tıklayın!
Regresyon Nedir? Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?
Regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek ve bu ilişki üzerinden geleceğe dönük tahminler yapmak için kullanılan istatistiksel bir modelleme tekniğidir. Temel amacı, değişkenler arasındaki sebep-sonuç ilişkilerini ortaya koyarak, karar vericilere öngörüde bulunma ve strateji geliştirme imkânı sunmaktır.
Temel Terimler
Temel Terimler
-
Bağımlı Değişken (Y): Tahmin edilmek istenen değişkendir.
-
Bağımsız Değişken (X): Bağımlı değişken üzerinde etkisi olduğu varsayılan bir veya birden fazla değişkendir.
-
Regresyon Katsayısı (β): Bağımsız değişkenlerdeki bir birimlik değişimin, bağımlı değişken üzerinde ne kadar etki yarattığını gösterir.
-
Hata Terimi (ε): Modelde öngörülemeyen, dışsal etkileri temsil eder.
En basit haliyle regresyon modeli şu şekilde ifade edilir:
Y = β₀ + β₁X + ε
Regresyon Türleri
Regresyon analizi, kullanılan değişken sayısına ve verinin doğasına göre çeşitli alt türlere ayrılır:
-
Basit Doğrusal Regresyon: Tek bir bağımsız değişken ile analiz yapılır.
-
Çoklu Doğrusal Regresyon: Birden fazla bağımsız değişkenin etkisi analiz edilir.
-
Lojistik Regresyon: Bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır.
-
Zaman Serisi Regresyonu: Verinin zaman içerisindeki değişimi dikkate alınır.
-
Ridge ve Lasso Regresyonları: Aşırı öğrenmenin (overfitting) önüne geçmek için kullanılan regularizasyon teknikleridir.
Model Kalitesini Değerlendirme Kriterleri
Bir regresyon modelinin başarısı çeşitli metriklerle ölçülür:
-
R² (Determinasyon Katsayısı): Modelin bağımlı değişkendeki toplam değişkenliği ne ölçüde açıkladığını gösterir.
-
RMSE (Root Mean Square Error): Tahmin edilen değerlerle gerçek değerler arasındaki ortalama farkın kareköküdür.
-
p-değeri ve t-istatistiği: Regresyon katsayılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir.
Regresyonun Pratikte Kullanım Alanları
Regresyon analizi, çok geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Örnek vermek gerekirse:
-
Finans: Hisse senedi getirilerinin piyasa endekslerine göre modellenmesi.
-
Pazarlama: Reklam harcamalarının satışlar üzerindeki etkisinin ölçülmesi.
-
Sağlık: Yaşam tarzı değişkenlerinin hastalık riskleri üzerindeki etkisinin analizi.
-
Ekonomi: İşsizlik oranı ile enflasyon arasındaki ilişkinin incelenmesi.
Karşılaşılabilecek Problemler ve Çözüm Yolları
Çoklu Doğrusallık (Multicollinearity): Bağımsız değişkenlerin birbirleriyle yüksek korelasyon göstermesi analiz sonuçlarını bozabilir.
-
Heteroskedastisite: Hata terimlerinin varyansının sabit olmaması durumudur, tahminlerin güvenilirliğini düşürür.
-
Aykırı Gözlemler: Modelin dengesini bozabilir, bu nedenle tespit edilmeli ve gerekli işlemler yapılmalıdır.
Çekince
Çekince: Bu raporda yer alan her türlü bilgi, değerlendirme, yorum, istatistiki şekil ve bilgiler hazırlandığı tarih itibari ile mevcut piyasa koşulları ve güvenirliğine inanılan kaynaklardan elde edilerek derlenmiştir ve İnfo Yatırım Menkul Değerler A.Ş. tarafından genel bilgilendirme amacı ile hazırlanmıştır. Sunulan bilgilerin doğruluğu ve bunların yatırım kararlarına uygunluğu tarafımızca garanti edilmemektedir. Bu bilgiler belli bir getirinin sağlanmasına yönelik olarak verilmemekte olup alım satım kararını destekleyebilecek yeterli bilgiler burada bulunmayabilir. Burada yer alan yorum ve tavsiyeler, yorum ve tavsiyede bulunanların kişisel görüşlerine dayanmaktadır. Herhangi bir yatırım aracının alım-satım önerisi ya da getiri vaadi olarak yorumlanmamalıdır. Bu görüşler mali durumunuz ile risk ve getiri tercihlerinize uygun olmayabilir. Sadece burada yer alan bilgilere dayanarak yatırım kararı verilmesi beklentilerinize uygun sonuçlar doğurmayabilir. Bu nedenle bu sayfalarda yer alan bilgilerdeki hatalardan, eksikliklerden ya da bu bilgilere dayanılarak yapılan işlemlerden, yorum ve bilgilerin kullanılmasından doğacak her türlü maddi/manevi zararlardan ve her ne şekilde olursa olsun üçüncü kişilerin uğrayabileceği her türlü doğrudan ve/veya dolaylı zararlardan dolayı İnfo Yatırım Menkul Değerler A.Ş. ile bağlı kuruluşları, çalışanları, yöneticileri ve ortakları sorumlu tutulamaz. Burada yer alan yatırım bilgi, yorum ve tavsiyeleri yatırım danışmanlığı kapsamında değildir.