Excel yardımıyla yapılan regresyon analizi sonuçlarından elde edilen r2, açıklayın
Excel yardımıyla yapılan regresyon analizi sonuçları nasıl yorumlanır?
R-Kare (R^2) Değeri Yorumu:
R-Kare, bir regresyon modelinin veriye ne kadar uygun olduğunu gösteren bir ölçüttür. R-Kare değeri 0 ile 1 arasında değişir ve ne kadar yakınsama olduğunu belirtir. 1’e ne kadar yakınsa, model o kadar iyi veriyi açıklar. Örneğin, R-Kare değeri 0.80 ise, modelin veri setindeki değişkenliğin %80’ini açıkladığı anlamına gelir.
Standart Hata Yorumu:
Standart hata, regresyon çizgisinin gerçek değerlerden ne kadar sapma gösterdiğini gösteren bir ölçüttür. Standart hata ne kadar düşükse, model o kadar doğru sonuçlar verir. Bir regresyon analizinde standart hata düşükse, modelin tahmin gücü yüksektir.
Varyans Yorumu:
Varyans, veri noktalarının regresyon çizgisine ne kadar yakın olduğunu gösteren bir ölçüttür. Daha düşük varyans değeri, veri noktalarının çizgiye daha yakın olduğunu gösterir. Bu da modelin tahmin gücünün arttığını gösterir.
Regresyon Parametreleri Yorumu:
Regresyon analizi sonucunda elde edilen katsayılar, bağımlı değişken ile ilişkilendirilen bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklar. Örneğin, bir modelde x bağımsız değişkeni ile y bağımlı değişkeni arasındaki ilişkiyi ifade eden katsayı 2 ise, bu, x değişkenindeki her bir birimlik artışın y değişkeninde 2 birimlik bir artışa neden olduğunu gösterir.
Model Örneği ile Açıklama:
Örneğin, bir satış analizi yaptığınızı ve Excel’de regresyon analizi sonucunda elde ettiğiniz R-Kare değerinin 0.85, standart hata değerinin 3.5, varyans değerinin 4.2 ve birinci dereceden regresyon denklem parametrelerinin sırasıyla 2.3 ve 1.5 olduğunu varsayalım. Bu durumda, modelinizin verilere oldukça iyi uyduğunu, tahmin gücünün yüksek olduğunu ve regresyon çizgisinin gerçek değerlerden az sapma gösterdiğini söyleyebilirsiniz. Ayrıca regresyon denklemindeki katsayıların yorumlanması ise bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki etkilerini açıklar. Örneğin, bağımsız değişkeninizdeki her bir birimlik artış, bağımlı değişkende belirli bir etkiye neden olacaktır. Bu verilere dayanarak, modelinizin satış tahminleri için güvenilir ve doğru sonuçlar verdiğini söyleyebilirsiniz.