03_IIA_Regresyon-SPSS_22102009 - İLERİ İSTATİSTİKSEL...

Info iconThis preview shows page 1. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Unformatted text preview: İLERİ İSTATİSTİKSEL ANALİZ Regresyon Analizi Dr. Umut Asan 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 1 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) / PASW (Predictive Analytics Software) Sütunlar Değişkenler Veri Görünümü Satırlar Denekler Hücrelerdeki veriler 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 2 1 SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) / PASW (Predictive Analytics Software) Değişken Görünümü 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 3 Değişken Tipleri SPSS temel olarak iki tip değişken ayırt ediyor: Nümerik Değişkenler (aritmetik işlemlere izin veren) ve Karakter Değişkenler (metin). 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 4 2 Ölcüm Tipleri • Sınıflama (Nominal) • Sıralama (Ordinal) • Scale – Aralık (Interval) – Oran (Ratio) 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 5 Veri Girişi (1) Denek (Vaka) – Değişken (Ör: Regresyonve Faktör Analizi) 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 6 3 Veri Girişi (2) Denek Grupları – Değişken (Ör: Dikriminant Analizi) 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 7 Veri Girişi (3) Denek – Denek veya Değişken – Değişken (Ör: MDS) Asimetrik 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 8 4 Regresyon Analizi 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 9 Regresyon Fonksiyonunun Testi • Belirlilik Katsayısı (R2) – Bağımlı değişkendeki değişkenliğin ne derece bağımsız değişkenler tarafından açıklanabildiğinin ölçüsüdür (goodness of fit). K Aciklanabilen Degiskenlik r= = Toplam Degiskenlik 2 • F İstatistiği ˆ ∑ (y k − y) ∑ (y k − y) k =1 K k =1 2 2 – Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasında anlamlı bir nedensonuç ilişkisini araştırır. Ftest = Aciklanabilen Degiskenlik / 1 Tesadüfi Degiskenlik / (n − 2) • Standart Hata – Bağımlı değişkenin regresyon fonksiyonu tarafından tahmini sırasında yapılan ortalama hatanın ölçüsüdür. 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 10 5 Regresyon Katsayılarının Testi • t-İstatistiği – Regresyon katsayılarının ilişkiye olan katkılarının tek tek test edilmesi. – H0: βi = 0 bi − β i ttest = • Beta Katsayıları sbi – Standardize edilmiş regresyon katsayıları. – Regresyon katsayıları arasında karsılaştırmayı mümkün kılar. – Değişkenlerin önemini yansıtır. Sx ˆ bi = bi i Sy 22.10.2009 Analiz 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 11 Doğrusal Regresyon İstanbul Teknik Üniversitesi 12 6 Doğrusal Regresyon Menüsü Memnuniyet = b0 + b1 Fiyat + b2 Hizmet + b3 Ürün Kalitesi + e Bağımlı Değişken Bağımsız Değişkenler 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 13 R, R2, Düzeltilmiş R2, Sy Y bağımlı değişkenin değerlerinin regresyon fonksiyonunu kullanarak yapılan tahminindeki ortalama hata. Çoklu Korelasyon Katsayısı 22.10.2009 Belirlilik Katsayısı: Bağımlı değişkendeki değişkenliğin ne derece bağımsız değişkenler tarafından açıklanabildiğinin ölçüsüdür. Sadece Doğrusal ilişkiyi dikkate alır. İstanbul Teknik Üniversitesi Düzeltilmiş R2, örnek hacmini ve bağımlı değişken sayısını dikkate alır. 14 7 F Testi y, (Memnuniyet) y3 Regresyon fonksiyonu ˆ y3 e 3 Tesadüfi Değişkenlik Açıklanabilen Değişkenlik y x, (Fiyat) Ftest = 22.10.2009 Aciklanabilen Degiskenlik / 1 Tesadüfi Degiskenlik / (n − 2) İstanbul Teknik Üniversitesi 15 F Testi If the significance value of the F statistic is small (smaller than say 0.05) then the independent variables do a good job explaining the variation in the dependent variable. 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 16 8 Regresyon Katsayıları Ölçekten bağımsız regresyon katsayısı: Bağımsız bir değişkenin, bağımlı değişkenin açıklanmasında taşıdığı önem. Memnuniyet = 2,962 - 0,251*Fiyat + 0,919*Hizmet - 0,40*Ürün Kalitesi + e 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi ! 17 T - Test Her bağımsız değişken, diğer bağımsız değişkenlerin sabit tutulması kaydı ile test edilir. H0: βi = 0 < 0,05 (anlamlı) temp b − βi =i sbi (-0,251 – 0) / 0,072 = -3,469 Beta 22.10.2009 Sbj T İstanbul Teknik Üniversitesi As a guide regarding useful predictors, look for t values well below -2 or above +2. 18 9 Regresyon Fonksiyonu < 0,05 (anlamlı) Memnuniyet = 2,670 - 0,287*Fiyat + 0,953*Hizmet + e 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 19 Varsayimlar • • • • • Dogrusallik (Linearity) Hata terimi Normal Dagilmakta (Normality) Homoscedasticity Autocorrelation olmadığı Multicollinearity olmadığı 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 20 10 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 21 Çoklu R, R2, düzeltilmiş R2, Standart hata hesaplanır ve ANOVA Tablosu oluşturulur. İstatistikler Hata terimi için oto korelasyon testleri. DW<1 veya DW>3 Oto korelasyona işaret eder Her bir değişken için Toleransları ve Collinearity tespiti için çeşitli istatistikler hesaplanır. Bağımsız bir değişkenin eklenmesinden veya çıkarılmasından etkilenmeyi gösterir. Bir değişkenin sebep olduğu R2 deki değişim büyük ise, ilgili değişkenin açıklayıcı gücünün yüksek olduğu sonucuna varılır. 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi Tolerans < 0,1 muhtemel Collinearity . Tolerans < 0,01 kesin Collinearity. CI > 30 güclü Collinearity 22 11 Yapay (Dummy) Değişken 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 23 Kısmi Korelasyon rxy/z Değişken X rxy rxz Değişken Y ryz Değişken Z 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 24 12 Kısmi Korelasyon Katsayısı 22.10.2009 İstanbul Teknik Üniversitesi 25 13 ...
View Full Document

This note was uploaded on 11/10/2009 for the course LOGISTICS 20091 taught by Professor Fusunulengin during the Spring '09 term at Istanbul Technical University.

Ask a homework question - tutors are online