Regresyon Eğitimi

Açıklama

Regresyon, istatistik ve veri biliminin temel yöntemlerinden biridir. Amaç, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemektir.

Regresyon Eğitimi İçeriği

1. Temel Kavramlar

   • Bağımlı ve bağımsız değişkenler

   • Doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkiler

   • Korelasyon ve regresyon farkı

2. Basit Doğrusal Regresyon

   • En küçük kareler yöntemi (OLS)

   • Regresyon doğrusunun denklemi

   • Hata terimleri ve yorumlanması

3. Çoklu Doğrusal Regresyon

   • Birden fazla bağımsız değişken ile analiz

   • Katsayıların yorumu

   • Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity)

4. Modelin Geçerliliği ve Testler

   • R² ve Adjusted R²

   • F testi ve t testleri

   • Hata terimlerinin normal dağılımı

5. İleri Teknikler

   • Lojistik regresyon (sınıflandırma problemleri için)

   • Ridge, Lasso, Elastic Net regresyon

   • Zaman serisi regresyonu (ARIMA, SARIMA)

6. Uygulama Alanları

   • Ekonomi ve finans (fiyat tahmini, talep analizi)

   • Pazarlama (satış tahmini, müşteri davranışı)

   • Sağlık (hastalık riski tahmini)

   • Makine öğrenmesi projeleri

Eğitimden Kazanımlar

• Veri setleri üzerinde regresyon analizi yapabilme

• İstatistiksel sonuçları doğru yorumlayabilme

• Python (Scikit-learn, Statsmodels) veya R ile uygulama yapabilme

• İş dünyasında tahminleme modelleri kurabilme