Regresyon Modelinin Yorumu
Gösterilen regresyon modeli süt tüketimi üzerine bağımsız değişkenlerin (YAŞ, SUTFYATI ve GELİR) etkisini araştırmaktadır. Bu modelin yorumlanması şu şekilde yapılabilir:
1. Regresyon Denklemine Genel Bakış
Regresyon denklemi şu şekilde yazılabilir:
SÜTTÜKETİMİ = C + (\beta_{YAŞ} \cdot YAŞ) + (\beta_{SUTFYATI} \cdot SUTFYATI) + (\beta_{GELİR} \cdot GELİR)
Burada katsayılar:
- YIntercept (C): 34.45731, modelin sabit terimidir. Bu, diğer tüm faktörlerin etkisi sıfır olduğunda ortalama süt tüketimi değerini temsil eder.
- YAŞ: Katsayı -0.662867, yaş arttıkça süt tüketiminin azaldığını gösterir. Negatif bir ilişkidir.
- SUTFYATI: Katsayı 0.049050, süt fiyatındaki artışın, süt tüketiminde küçük ama pozitif bir artışa yol açtığını ifade eder.
- GELİR: Katsayı 0.342426, gelirle süt tüketimi arasında güçlü pozitif bir ilişki olduğunu gösterir.
2. Katsayıların İstatistiksel Önemliliği
Her bağımsız değişken için t-istatistik ve p-value değerleri incelenmiştir:
| Değişken | t-Statistic | Probabilite (P-Value) | Anlamlılık |
|---|---|---|---|
| YAŞ | -3.635351 | 0.0018 | Çok anlamlı (p<0.05) |
| SUTFYATI | 3.648769 | 0.0017 | Çok anlamlı (p<0.05) |
| GELİR | 6.149239 | 0.0000 | Çok anlamlı (p<0.05) |
- YAŞ: Süt tüketimi üzerinde anlamlı bir negatif etkisi vardır. P değeri 0.0018 (çok düşük), dolayısıyla bu değişken önemlidir.
- SUTFYATI: Süt fiyatı ile tüketim arasında pozitif bir ilişki bulunmuştur. P değeri 0.0017 olduğu için katsayı istatistiksel olarak anlamlıdır.
- GELİR: Gelir en yüksek t-istatistik değere sahiptir ve süt tüketimi üzerinde güçlü bir pozitif etkisi bulunmaktadır.
3. Modelin İyi Uyum Değerlendirmesi (R-Square ve Adjusted-R Square)
- R-Square = 0.921250: Bu değer modele dahil edilen değişkenlerin süt tüketimini, %92 oranında açıkladığını gösteriyor. Çok güçlü bir uyum vardır.
- Adjusted R-Square = 0.908815: Modeldeki sıklıkla kullanılan uyum ölçütü, değişken sayısını dikkate alan düzeltilmiş R^2 değeri olarak da yüksek (≈ %91) çıkmıştır.
4. F-İstatistiği ve Anlamlılık Testi
- F-statistic = 74.08950: Modele ait genel anlamlılık testidir. Çok yüksektir.
- Prob (F-statistic) = 0.00000: Bütün regresyon katsayılarının anlamlı bir şekilde süt tüketimini açıklıyor olduğunu gösterir (p < 0.05).
5. Aşırı veya Eksik Model?
- Durbin-Watson (DW) İstatistiği = 0.758150: Bu değer, otokorelasyonu test etmek için kullanılır. Durbin-Watson istatistiği 2’den uzaklaştığında otokorelasyon kuşkusu doğar. DW değeri düşük (yakın 0), dolayısıyla pozitif otokorelasyon olabilir.
- Akaike ve Schwarz kriterleri (AIC = 4.559416 ve SC = 4.792893): Akaike ve Schwarz kriterleri modele uygunluğu test eder. Bu değerlerin düşük olması modelin daha iyi uyum sağladığını gösterir. Ancak başka modelle karşılaştırma yapılmadan yetersiz olabilir.
6. Yorum ve Özet
| Değişken | Etkisi | Anlamlılık | Yorum |
|---|---|---|---|
| YAŞ | Negatif (-0.66) | Çok anlamlı | Yaş arttıkça süt tüketimi azalır. |
| SUTFYATI | Pozitif (+0.04) | Çok anlamlı | Fiyat artışı tüketimi az da olsa artırır. |
| GELİR | Pozitif (+0.34) | Çok anlamlı | Gelir arttıkça tüketim güçlü şekilde artar. |
Model Genel Değerlendirme:
- Çok güçlü bir ilişki (R^2 ≈ %92) elde edilmiştir.
- Tüm değişkenler anlamlıdır (p<0.05).
- Süt tüketimi üzerinde gelir faktörü en önemli değişkendir. YAŞ ise ters bir ilişki göstermesi açısından dikkat çekicidir. Otokorelasyon (DW) problemi çözülmelidir.
Elde edilen bulgular, pazar analizi veya tüketim taleplerine yönelik ekonomik modeller geliştirilirken kullanılabilir. 
Sorunuz varsa ya da daha fazla açıklama istiyorsanız memnuniyetle yardımcı olurum! 
@Eda_Dayar