Lojistik regresyon; bir sonucu belirleyen, bir ya da daha çok bağımsız değişken bulunduran bir veri topluluğunu analiz etmekte yardımcı olan istatistiksel yöntemdir. Sonuç ölçümü, ikili bir değişken ele alınarak yapılır. Sadece iki sonuç olası sonuç bulunmaktadır.
Lojistik Regresyon Ne Amaçla Kullanılır?
Lojistik regresyonun amacı, iki yönlü karakteristiği ile ilgili bir dizi bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak açısından en uygun modeli bulmaktır. Lojistik regresyon, ilgi karakteristiklerinin varlığının olasılığını logit dönüşümünü tahmin etmek için bir formülün katsayılarını üretir.
Lojistik regresyon; bir veriyi tanımlamak, bir bağımlı ikili değişkenle bir ya da birden çok nominal, sıra arası, aralık ya da oran seviyesi itibariyle bağımsız değişkenler ilişkisini açıklamak amacıyla kullanılır.
Peki lojistik regresyon nasıl sorunları inceler?
Lojistik regresyonun incelediği sorun türleri şunlardır;
- Akciğer kanseri olma ihtimali nedir? Evet veya hayır. Kiloya ve günlük sigara içim yoğunluğuna göre nasıl değişir?
- Vücut ağırlığı, yağ alımı, kalori alımı ve katılımcı yaşı kalp krizi oluşumu etkisine sahip mi? Evet veya hayır.
Bu konularda lojistik regresyonu kullanabilirsiniz.
Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?
Regresyon analizi yapmak için 3 ilerleyebilirsiniz.
- Bir hipotez oluşturun
Regresyon analizi yapmak istiyorsanız, ilişkili olduğunu düşündüğünüz iki değişkeni seçmelisiniz. Mümkün olduğunca çok veri toplayıp ilişkileri konusundaki hipotezinizi oluşturmalısınız. Reklam ve satış ilişkisi konusunda ise, daha doğru ve sonuç odaklı bir analiz için, yıl boyu oluşan finansal verilerin tamamını toplayabilirsiniz.
- Bir grafik oluşturun
Sonraki adım, verilerin grafiğini çıkarmak olacaktır. İki veri setiyle doğrusal regresyon için, temel çizgi grafiği oluşturun. Bu aşamada değişken X ekseni üzerinde, diğeri ise Y ekseni üzerinde çizilir. Bir elektronik tabloya girdiğiniz zaman, değişkenler arasında olan korelasyonu görmeniz mümkün olur. Düz bir çizgi görüyorsanız, pozitif korelasyon demektir.
- Sonuçları analiz edin
Grafiği temel doğrusal regresyon üzerinde inceleyip katsayı, kesişim ve korelasyonu görmeniz mümkündür. Rakamları bir araya getirmek, iki veri seti arasında bulunan tarihsel ilişkiyi gösterir ve modelin ilerde nasıl bir görünüm alacağını tahmin etmenize yardımcı olur.