R'de Doğrusal Regresyon: İlişkilerin Modellenmesi ve İçgörülerin Çizimi

Basit Doğrusal Regresyon: Biri yordayıcı (bağımsız değişken) ve diğeri yanıt (bağımlı değişken) olan iki değişken arasındaki ilişkiyi anlamak istediğinizde kullanılır. Örneğin, çalışılan saat sayısı ile sınav puanları arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi.

Çoklu Doğrusal Regresyon: Bu yöntem, yanıt değişkeni ile çoklu yordayıcı değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemenize olanak tanır. Sonucun birden fazla faktöre bağlı olduğu durumlar için idealdir. Örneğin, bir kişinin gelirini eğitimine, yılların tecrübesine ve yaşına göre tahminde bulunmak.

R’da lm() fonksiyonunu kullanarak doğrusal regresyon uygulayabilirsiniz. Basit doğrusal regresyon için şunları yaparsınız:

lm_model <- lm(response_variable ~ predictor_variable, data = your_data_frame)

Çoklu doğrusal regresyon için:

mlm_model <- lm(response_variable ~ predictor1 + predictor2 + predictor3, data = your_data_frame)

Regresyon modelinizi dağılım grafiklerini kullanarak görselleştirebilir ve basit doğrusal regresyon için regresyon çizgisini ekleyebilirsiniz. Çoklu doğrusal regresyon için kısmi regresyon grafikleri, öngörücü değişkenler ile yanıt arasındaki ilişkilerin görselleştirilmesine yardımcı olur.

R'deki doğrusal regresyon çıktısı karmaşık görünebilir ancak değerli bilgiler sağlar.

Model Uyumunun Değerlendirilmesi: Modelin verilere ne kadar iyi uyduğunu anlamak için R-kare (R²) değerine dikkat edin. Daha yüksek bir R-kare daha iyi bir uyumu gösterir.

Katsayılar: Yordayıcı değişkenlerin katsayıları ilişkinin gücünü ve yönünü yorumlamaya yardımcı olur.

Hipotez Testi: Önemlerini belirlemek için katsayılar üzerinde hipotez testlerinden yararlanın.

Artıklar: Eş varyans ve normalliği kontrol etmek için artık grafiklerini ve histogramları inceleyin.

Tahmin Yapma: Katsayılara dayalı tahminler yapmak için regresyon denkleminizi kullanın.

Bu adımlarda uzmanlaşarak ve R'nin lm() işlevini kullanarak doğrusal regresyon modelleri oluşturabilir, yorumlayabilir ve bunlardan değerli bilgiler elde edebilirsiniz. İster iki değişken arasındaki basit ilişkileri, ister birden fazla bağımsız değişken içeren daha karmaşık senaryoları araştırıyor olun, R'deki doğrusal regresyon, veri analizi ve tahmin için güçlü bir araçtır.

Modül 2'nin sonunda, yalnızca tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistiklerin temel kavramlarında bilgili olmakla kalmayacak, aynı zamanda bunları R'de uygulayacak pratik becerilerle de donatılmış olacaksınız. Bu bilgi, veriye dayalı kararlar almada, anlamlı içgörüler elde etmede ve verileri kullanarak gerçek dünyadaki sorunları çözmede çok değerli olacaktır.