Lineer regresyon analizi ve lojistik regresyon analizi, istatistiksel analizde sıkça kullanılan ve birbirinden farklı amaçlar için tasarlanmış iki önemli tekniktir. İkisi de regresyon analizi olarak adlandırılan bir analiz türünün alt kategorileridir. Her ikisi de değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak ve tahminler yapmak için kullanılır, ancak farklı bağımlı değişken türlerine ve analiz hedeflerine odaklanırlar. İşte bu iki teknik arasındaki ana farkları açıklayan kapsamlı bir açıklama:
1. Temel Amaç
-
Lineer Regresyon Analizi: Lineer regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin (sonuç değişkeni) bir veya daha fazla bağımsız değişkene (açıklayıcı değişkenlere) olan ilişkisini modellemek için kullanılır. Bu analiz tipi, bağımlı değişkenin sürekli bir değere sahip olduğu durumlar için uygundur. Örneğin, ev fiyatlarını evin büyüklüğü, konumu ve diğer faktörlerle ilişkilendirmek için lineer regresyon kullanılabilir.
-
Lojistik Regresyon Analizi: Lojistik regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin iki olası sonucundan birini tahmin etmek için kullanılır. Bu analiz tipi, bağımlı değişkenin kategorik bir yapıya sahip olduğu durumlar için uygundur. Örneğin, bir kişinin bir hastalığa yakalanma olasılığını cinsiyet, yaş, sigara içme alışkanlığı gibi faktörlere göre tahmin etmek için lojistik regresyon kullanılabilir.
2. Bağımlı Değişken Türleri
-
Lineer Regresyon Analizi: Lineer regresyon analizinde, bağımlı değişken sürekli bir değere sahiptir. Yani, sonuç değişkeni sayısal bir ölçümü temsil eder. Örneğin, sıcaklık, fiyat, gelir gibi.
-
Lojistik Regresyon Analizi: Lojistik regresyon analizinde ise bağımlı değişken kategoriktir. Genellikle iki kategorisi vardır: evet/hayır, başarılı/başarısız, hasta/sağlıklı gibi.
3. Kullanılan Model
-
Lineer Regresyon Analizi: Lineer regresyon analizi, doğrusal bir ilişkiyi modellemek için kullanılır. Bu analiz tipinde, bağımsız değişkenlerle bağımlı değişken arasındaki ilişki doğrusal bir denklemle ifade edilir.
-
Lojistik Regresyon Analizi: Lojistik regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin iki kategorisi arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır. Bu analiz tipinde, bağımlı değişkenin olasılığını tahmin etmek için bir logit dönüşümü kullanılır.
4. Çıktıların Yorumlanması
-
Lineer Regresyon Analizi: Lineer regresyon analizi sonuçları, bağımsız değişkenlerin bir birimlik değişikliğinin bağımlı değişken üzerindeki etkisini belirtir. Örneğin, bir birimlik artışın ev fiyatları üzerindeki etkisi gibi.
-
Lojistik Regresyon Analizi: Lojistik regresyon analizi sonuçları, bağımsız değişkenlerin bir birimlik değişikliğinin bağımlı değişkenin belirli bir kategorisine ait olma olasılığını nasıl etkilediğini belirtir. Örneğin, sigara içme alışkanlığının bir hastalığa yakalanma olasılığını artırma derecesi gibi.
5. Kullanım Alanları
-
Lineer Regresyon Analizi: Lineer regresyon analizi genellikle tahmin yapmak ve ilişkileri anlamak için kullanılır. Örneğin, pazarlama araştırmaları, ekonomik analizler, ve mühendislik problemleri gibi.
-
Lojistik Regresyon Analizi: Lojistik regresyon analizi ise sınıflandırma problemleri için kullanılır. Örneğin, tıbbi teşhisler, pazar segmentasyonu, ve risk analizleri gibi.
6. Örnek Veri Yapısı
-
Lineer Regresyon Analizi: Lineer regresyon analizi için tipik veri setleri, sürekli değişkenlerin ve bir veya daha fazla bağımlı değişkenin olduğu veri setleridir.
-
Lojistik Regresyon Analizi: Lojistik regresyon analizi için tipik veri setleri, kategorik bağımlı değişkenlerin olduğu ve bağımsız değişkenlerin tahmin edilmesi gereken durumlardır.
7. Model Performansının Değerlendirilmesi
-
Lineer Regresyon Analizi: Lineer regresyon analizi için performans ölçütleri genellikle R-kare, ortalama kare hata gibi istatistiksel metriklerdir.
-
Lojistik Regresyon Analizi: Lojistik regresyon analizi için performans ölçütleri genellikle doğruluk oranı, hassasiyet, özgüllük, ROC eğrisi altındaki alan gibi sınıflandırma metrikleridir.
Bu farklılıklar göz önüne alındığında, lineer regresyon analizi ve lojistik regresyon analizi arasındaki temel farklar açıkça ortaya çıkar. Her biri farklı türde veri ve analiz gereksinimleri için tasarlanmıştır ve kullanımları, bağımlı değişkenin yapısına ve analizin amacına bağlı olarak değişiklik gösterir.