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.
