Ana içerik
Konu: İstatistik ve Olasılık > Ünite 5
Ders 4: En Küçük Kareler Regresyon Denklemleri- Hatalara Giriş ve En Küçük Kareler Yöntemi
- Hatalara Giriş
- Hata Hesaplama Örneği
- Artıkların Hesaplanması ve Yorumlanması
- Regresyon Doğrusunun Denklemini Hesaplama
- En Küçük Kareler Doğrusunun Denklemini Hesaplayalım
- Regresyon Doğrusu Eğimini Yorumlama
- Regresyon Modelinde y Eksenini Kesen Noktayı Yorumlama
- Trend Çizgisini Yorumlama
© 2024 Khan AcademyKullanım ŞartlarıGizlilik PolitikasıÇerez Politikası
Hatalara Giriş
Kalanın ne olduğunu öğrenin.
İstatistikte saçılım grafiğindeki veri noktalarına uyumlu bir doğru çizerken bir problemle karşı karşıya kalırız: Hangi doğrunun, verilere en iyi uyan doğru olduğundan emin olmak zordur.
Örneğin, üç bilim insanını ele allım, , ve , aynı veri kümesiyle çalışıyor olsunlar. Her bir bilim insanı farklı bir uyum doğrusu çizerse, hangisinin en iyisi olduğuna nasıl karar verebilirler?
Keşke her doğrunun her veri noktasına uyumunu ölçecek bir yol olsaydı...
Artık değerler imdadımıza yetişir!
Artık değer ya da kısaca artık, bir doğrunun tek bir veri noktasına ne kadar uyduğunun bir ölçüsüdür.
Bir uyum doğrusu çizilmiş bu basit veri kümesini ele alın
ve noktasının doğrunun birim üzerinde olduğuna dikkat edin:
Bu dikey uzaklık artık olarak bilinir. Doğrunun üzerindeki veri noktaları için, artık pozitif; doğrunun altındaki veri noktaları için de negatiftir.
Örneğin, noktasının artığı 'dir:
Bir veri noktasının artığı 'a ne kadar yakınsa, uyum o kadar iyidir. Bu durumda, doğru noktasına noktasından daha iyi uyar.
Artıkları kendiniz bulmayı deneyin
Tartışmaya katılmak ister misiniz?
Henüz gönderi yok.