Lineer regresyon

İstatistikte lineer regresyon veya doğrusal regresyon, skaler bir yanıt ile bir veya daha fazla açıklayıcı değişken (bağımlı ve bağımsız değişkenler) arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan doğrusal bir yaklaşımdır. Bir açıklayıcı değişkenin durumu, basit doğrusal regresyon olarak adlandırılır. Birden fazla süreç için çoklu doğrusal regresyon terimi kullanılır. Bu terim, tek bir skaler değişken yerine birden fazla ilişkili bağımlı değişkenin tahmin edildiği çok değişkenli doğrusal regresyondan farklıdır..

Lineer regresyonda ilişkiler, bilinmeyen model parametreleri verilerden tahmin edilen doğrusal öngörücü işlevler kullanılarak modellenir. Bu tür modellere lineer modeller denir. En yaygın olarak, açıklayıcı değişkenlerin (veya öngörücülerin) değerleri verilen yanıtın koşullu ortalamasının, bu değerlerin benzer bir işlevi olduğu varsayılır. Daha az yaygın olarak ise koşullu medyan veya başka bir nicelik kullanılır. Tüm regresyon analizi biçimleri gibi doğrusal regresyon da, çok değişkenli analizin alanı olan tüm bu değişkenlerin ortak olasılık dağılımı yerine yordayıcıların değerleri verilen yanıtın koşullu olasılık dağılımına odaklanır.

Ayrıca lineer regresyon makine öğrenimi alanında çok sık kullanılan bir araçtır. Matematiksel olarak ifade edilmesi "y = w * x + b" şeklidedir. Buradaki w değeri bize eğimi verir yani doğrunun ne kadar dik olduğunu gösterir. Aslında bizim ağırlığımız(weight) b değeri ise bizim koordinat düzleminde y eksenini kestiğini gösterir yani bias değerimizdir.

 Kaynakça 

 Dış bağlantılar 

 En Küçük Kareler Regresyonu , PhET Etkileşimli simülasyonlar, Colorado Üniversitesi, Boulder

Kategori:Parametrik istatistikler
Kategori:Tahmin teorisi