Regresyon

R ve Python'da regresyon analizi.

Regresyon, bir y değişkeninin başka bir x değişkenine bağımlılığını incelemenin bir yöntemidir. Analiz yöntemi, incelenen değişkenin, kontrol edilen başka bir değişkenin değerlerine bağlı bir fonksiyon kullanılarak tanımlanabileceği gerçeğine dayanmaktadır. Başka bir deyişle, X'in değerlerini bilerek, y'nin karşılık gelen değerini oldukça doğru bir şekilde tahmin edebilirsiniz. Regresyon analizinin iki yöntemi vardır: ikili doğrusal regresyon ve çoklu korelasyon.

Bu yazımızda popüler programlama dilleri 'R' ve 'Python'da regresyonun nasıl yapılacağından bahsedeceğiz. Ayrıca

Regresyon testi, seçilen giriş parametrelerinden bağımsız olarak programın işleyişini tahmin edecek bir matematiksel model kullanarak bir fonksiyon içindeki hataları (hataları) arama işlemidir. Bu tür testler son derece doğrudur. Koddaki kusurları bulmak için matematiksel tahmin teorisi kullanılır.

Regresyon analizi matematiğin bir dalıdır. Değişkenler arasındaki doğrusal bağımlılıkların incelenmesine dayanır; birindeki değişiklik diğerini de etkiler. Doğrusal bağımlılık y = ax + b formundaki bir denklemle ifade edilir. a ve b katsayıları en küçük kareler yöntemiyle belirlenmekte ve test edilen modelin hata performansını ifade etmektedir. En küçük kareler yöntemini kullanmak, yalnızca regresyon çizgisinin kendisini değil, aynı zamanda altında bulunan tüm "sapmaya eğilimli" noktaları da bulmanızı sağlar. Bu, ilk önce yeni testlerin uygulanması gereken tehlikeli veri noktalarının bir listesini oluşturmanıza olanak tanır.

Regresyon algoritmasının özü, optimizasyon teknikleri ve test parametrelerini kullanarak tekrarlanabilir testlerin sayısını sürekli arttırmaktır. Algoritmanın amacı, oluşturulan test planına göre üretilen numune sayısını sürekli olarak değerlendirmektir. Bütün bunlar aşağıdaki formülle ifade edilebilir:

n(i+1) = n(i) + ln(Hata/n)/db(l)

J işlevi sayıyı açıklar