Eğer bu mesajı görüyorsanız, web sitemizde dış kaynakları yükleme sorunu yaşıyoruz demektir.

If you're behind a web filter, please make sure that the domains *.kastatic.org and *.kasandbox.org are unblocked.

Ana içerik

Doğrusal Olmayan Verileri Dönüştürme

Doğrusal olmayan veriyi, doğrusal bir ilişkiye dönüştürüp, en küçük kareler regresyon yöntemini kullanmak için logaritmanın kullanılması.

Tartışmaya katılmak ister misiniz?

Henüz gönderi yok.
İngilizce biliyor musunuz? Khan Academy'nin İngilizce sitesinde neler olduğunu görmek için buraya tıklayın.

Video açıklaması

bu ekranda bir nokta grafiği ile gösterebileceğimiz bir beri var regresyon doğrularından bahsetmeye başlamışken size buraya bir regresyon doğrusu yerleştirip yerleştirme yemeğimizi sormak istiyorum denersek Buna benzeyen bir şey çizebiliriz Ben şu an göz kararı bir çizim yapıyorum ama bu veriyi bir bilgisayara verirsek bu uzaklıkların karelerinin toplamını minimize etmeye çalışır ve bu sayede de çok rahat doğru bir çizim yapabilir Her neyse Şu an bunun son derece zor bir şey olduğunu fark etmiş olmalısınız bazılarınız bu noktada bunun üstten bir veriye benzediğini ve bu yüzden de bir ister ilişki kurabileceğin izi düşünüyor olabilirsiniz Mehmet buna benzeyen bir şeyden bahsediyorum bunu düşünürseniz Haksız da sayılmazsınız ama size Bildiklerimi kullanarak bu veriye doğrusal regresyon uygulamanın bir yöntemi olduğunu söylemek istiyorum bunu X ve Y yi grafiğe yerleştirmek yerine ilk SV logaritmayı yerleştirerek yapabiliriz Evet bu veriyle bu veri 11 de aynısını x değerlerinin aynı olduklarını görüyorsunuz değil mi ye değerleri içinde bunların 10 tabanındaki logaritma larını aldık mesela Onu üzeri kaç 2300 7,23 eşittir Görünüşe göre bu kuvvet 3,36 ymış Evet onu üzere 3,36 2300 7,23 eşitmiş bunu buradaki bütün ye değerleri için yaptığımızda bunları elde ediyoruz ve bu değerleri grafik üzerinde gösterdiğimizde karşımızda çok net bir görüntü oluşur exe ve yeni logaritmasının grafiğini çizdiğimiz de aralarındaki ilişkinin doğrusal bir ilişki olduğunu görüyorsunuz değil Bu arada hiç değer arasındaki gerçek ilişki doğrusal değil bunun daha çok Üstel bir ilişkiye benzediğini bile söyleyebildi k mavi dönüştürdüğümüz de ve bunu yapmanın farklı yolları da vardır mesela burada yeni logaritmasını aldık ve artık doğrusal regresyon analizi yapabiliriz çünkü buraya Sen kal bir regülasyon doğrusu yerleştirmek mümkün Evet buna benzeyen bir doğru düşünün Ne kadar da düzgün bir şekilde yerleşiyor Öyle değil mi ve bunu ister bir ilişkiye tercih etmemizin sebebi de doğrusal regresyon hem çevresinde hipotez testi ve güven aralıkları konusunda çok fazla şey öğrendik ve bunları kullanmayı isteriz Öyle değil mi Ayrıca buraya doğrusal bir regresyon uyguladıktan sonra da doğrusal modelden Üstel modele geçiş yapmak hiç de zor olmaz bu yüzden ilk veya arasındaki ilişki doğrusal olmadığından birine doğrusal regresyon kullanabileceğinizi aklınızdan çıkarmayın ve bunu dönüştürme yoluyla elde edebileceğimizi de burada yeni logaritmasını alarak ilk logaritma ye arasında doğrusal bir ilişki elde ettik bu