Klasik lineer regresyon üzerine bir çalışma
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Lineer (Doğrusal) regresyon istatistiksel veri analizinde sıkça kullanılan bir yöntemdir. Lineer regresyon, doğrusal ve sürekli değişkenler için kullanılan bir yöntemdir. Bir bağımlı değişken ile bir ya da daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişki bir matematiksel model ile ifade edilmek istenebilir. Eğer söz konusu matematiksel model bir doğrusal fonksiyon ise bu modele Lineer Regresyon Modeli adı verilir. Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olup olmadığı Serpme diyagramı ile görsel olarak belirlenebilir. Bir bağımlı ve bir bağımsız değişkenin yer aldığı lineer regresyon modeline Basit Lineer Regresyon Modeli, bir bağımlı ve birden fazla bağımsız değişkenin bulunduğu lineer regresyon modeline ise Çoklu Lineer Regresyon Modeli denir. Bu çalışmada, lineer regresyon modeli ve alt başlıkları sunulur.
Yazar
Damla Felek
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Damla Felek (Yüksek Lisans Tezi). Klasik lineer regresyon üzerine bir çalışma, 2025, Ordu University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Ordu University tezlerinden daha fazlası
- Altınordu'da (Ordu, Türkiye) yetiştirilen 'Hayward' kivisinin meyve ağırlığına göre kalite sınıflandırması(2024)
- Pirazolon temelli potansiyel floresan kemosensör moleküllerin sentezi(2024)
- İklim değişikliğinin fındık tarımına etkilerinin yenilenebilir enerji kaynakları açısından incelenmesi(2024)
- Doğu Karadeniz Bölgesi yaprak lahana (Brassica oleracea var. Acephala) üretim alanlarındaki kist nematodları (Heterodera spp.)'nın tespiti ve bulaşıklık durumunun belirlenmesi(2024)
- İngilizce öğretmenlerinin sınıflarında uyguladıkları rutin ve araştırmacı davranışlar (roller): bir eylem araştırması(2024)
- Tuckerella japonica (Acari: Tuckerellidae)'nın Doğu Karadeniz Bölgesi çay üretim alanlarındaki dağılımı, popülasyon değişimi ve zarar şeklinin tespiti(2024)