Regresyon, istatistiksel bir yöntemdir ve bir değişkenin diğer bir veya daha fazla değişkenle ilişkisini modellemek için kullanılır. Temel olarak, regresyon analizi, bağımlı değişkenler ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi belirlemeye çalışır.
Regresyon analizi, genellikle aşağıdaki amaçlarla kullanılır:
İlişkiyi Anlama: Regresyon analizi, bir değişkenin diğer bir değişkenle nasıl ilişkilendirildiğini anlamak için kullanılabilir. Örneğin, reklam harcamalarının satışlar üzerindeki etkisini incelemek veya sıcaklık ile buz satışları arasındaki ilişkiyi belirlemek için regresyon analizi kullanılabilir.
Tahmin Yapma: Regresyon analizi, bir değişkenin diğer değişkenlerle olan ilişkisini kullanarak tahminlerde bulunmak için kullanılabilir. Örneğin, bir şirketin gelirini etkileyen faktörleri analiz ederek gelecek dönem gelirlerini tahmin etmek için regresyon analizi kullanılabilir.
Kavramsal Model Oluşturma: Regresyon analizi, bir kavramsal modelin oluşturulmasında kullanılabilir. Örneğin, bir ekonomist, ekonomik büyüme üzerindeki etkileri incelemek için çeşitli ekonomik değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için regresyon analizi kullanabilir.
Regresyon analizi, lineer regresyon ve lojistik regresyon gibi çeşitli teknikler içerir. Lineer regresyon, bağımlı değişkenin sürekli olduğu durumlarda kullanılırken, lojistik regresyon, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılır.
Regresyon analizi, istatistiksel bir analiz yöntemi olduğu için doğru sonuçlar elde etmek için bazı önemli varsayımları içerir ve bu varsayımların sağlanması önemlidir. Ayrıca, regresyon analizinin sonuçları genellikle ilişkiler hakkında neden-sonuç ilişkileri belirleme konusunda kesin olmadığından, dikkatli bir şekilde yorumlanmalıdır.
