Linear regression analysis

Year 2013, , 90 - 92, 01.02.2013

Selim Kılıç

https://doi.org/10.5455/jmood.20130624120840

Abstract

Linear regression is an approach to modeling the association between a numeric dependent variable y and one or more independent variables denoted X. The case of one explanatory variable in regression model is called simple linear regression. For more than one explanatory variable, then the model is called multiple linear regression. The dependent variable should be a numeric variable in linear regression. It is recommended at least 10 times as many cases as the number of independent variables in regression model. And a statistically significant regression analysis does not imply causal relationship between independent and dependent variables.

Keywords

linear, regression, causation

Doğrusal regresyon analizi

Abstract

Doğrusal regresyon y olarak isimlendirilen sayısal bir bağımlı değişkenle x olarak ifade edilen bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modelleme yaklaşımıdır. Regresyon modelindeki bağımsız değişken sayısı bir ise model basit doğrusal regresyon olarak tanımlanır. Modeldeki açıklayıcı bağımsız değişken sayısı birden fazla ise çoklu doğrusal regresyon olarak isimlendirilir. Doğrusal regresyonda bağımlı değişken sayısal bir değişken olmak zorundadır. Regresyon modelindeki her bir bağımsız değişkenin 10 katı olgu olması durumunda regresyon model oluşturulması önerilir. İstatistiksel olarak anlamlı bir regresyon analizi bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında nedensel ilişki varlığını göstermez.

Keywords

doğrusal, regresyon, nedensellik

References

• Alpar R. Basit Doğrusal Regresyon Çözümlemesi. Spor, Sağlık ve eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve GeçerlikGüvenirlik. Detay Yayıncılık, Ankara, 2010, 285-304.
• Kirkwood BR, Sterne JAC. Regression Modelling. Medical Statistics. Blackwell Science. 2003. Australia, 315-342.
• Pagano M, Gauvreau K. Simple Linear Regression. Principles of Biostatistics . Duxbury Press, 1993, USA, 379-424.
• Dawson B, Trapp RG. Statistical Methods for Multiple Variables. Basic & Clinical Biostatistics. Lange Medical books/McGraw Hill Medical Publishing Division, 2001, USA, 236-242.