İçerik
Birden fazla regresyon birkaç bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Çoklu regresyon modelleri, bu bağımsız veya yordayıcının, bağımlı veya ölçüt, değişken üzerindeki değişkenlerin göreceli etkilerini analiz etmenize izin verirken, bu genellikle karmaşık veri kümeleri, doğru analiz edilmediğinde yanlış sonuçlara yol açabilir.
Çoklu Regresyon Örnekleri
Bir emlakçı, evlerin değerini analiz etmek için çoklu regresyon kullanabilir. Örneğin, evlerin büyüklüğünü, yaşlarını, yatak odalarını, mahalledeki ortalama ev fiyatlarını ve okullara yakınlığı bağımsız değişkenler olarak kullanabilirdi. Bunları çoklu regresyon modelinde belirledikten sonra, bu faktörleri evlerin fiyatları ile olan ilişkilerini ölçüt değişkeni olarak görmek için kullanabilir.
Bir çoklu regresyon modeli kullanmanın bir başka örneği, yönetim pozisyonlarının ücretini belirleyen insan kaynağındaki bir kişi olabilir - kriter değişkeni. Öngörücü değişkenleri her bir yöneticinin kıdem, çalışılan ortalama saat sayısı, yönetilen kişi sayısı ve yöneticilerin departman bütçesi olabilir.
Çoklu Regresyonun Avantajları
Çoklu regresyon modeli kullanarak verileri analiz etmenin iki ana avantajı vardır. Birincisi, bir veya daha fazla yordayıcı değişkeninin ölçüt değerine göreceli etkisini belirleme yeteneğidir. Emlakçı, evlerin büyüklüğünün ve yatak odalarının sayısının bir evin fiyatı ile güçlü bir korelasyona sahip olduğunu bulabilirken, okulların yakınlığının hiç bir korelasyonu olmadığı, hatta öncelikle bir emeklilik olduğu takdirde negatif bir korelasyonu bulunabileceği görülebilir. topluluk.
İkinci avantaj, aykırı noktaları veya anomalileri belirleme yeteneğidir. Örneğin, yönetim maaşlarına ilişkin verileri incelerken, insan kaynakları müdürü çalışılan saat sayısının, departman büyüklüğünün ve bütçesinin hepsinin maaşlarla güçlü bir korelasyonu olduğunu ancak kıdem kıdeminde bulunmadığını tespit edebilir. Alternatif olarak, listelenen yordayıcı değerlerinin hepsinin, diğerlerine kıyasla fazla ödenen bir yönetici hariç, incelenen her bir maaşla ilişkilendirildiği olabilir.
Çoklu Regresyonun Dezavantajları
Çoklu regresyon modeli kullanmanın herhangi bir dezavantajı genellikle kullanılan verilere bağlıdır. Bunun iki örneği eksik veri kullanıyor ve yanlış bir korelasyonun bir nedensellik olduğu sonucuna varıyor.
Örneğin, evlerin fiyatını incelerken, emlakçıların, yedi tanesi ebeveynler tarafından satın alınan sadece 10 eve baktığını varsayalım. Bu durumda, okulların yakınlığı arasındaki ilişki, bunun toplumda satılan tüm evlerin satış fiyatı üzerinde bir etkisi olduğuna inanmasına neden olabilir. Bu, tamamlanmamış verilerin tuzaklarını göstermektedir. Daha büyük bir örnek kullanmış olsaydı, satılan 100 evden sadece, ev değerlerinin yalnızca yüzde onunun okulların yakınlığı ile ilgili olduğunu bulabilirdi. Eğer alıcıların yaşını öngörücü bir değer olarak kullanmış olsaydı, genç alıcıların toplumdaki evler için yaşlı alıcılardan daha fazla para ödemeye istekli olduğunu bulabilirdi.
Yönetim maaşları örneğinde, daha küçük bir bütçesi olan, daha az kıdem sahibi ve yönetmesi gereken daha az personeli olan ancak herkesten daha fazla para harcayan bir aykırı olduğunu varsayalım. İK yöneticisi verilere bakabilir ve bu bireyin fazla ücretlendirildiği sonucuna varabilir. Bununla birlikte, bu yöneticinin şirketin web sitesinden sorumlu olduğunu ve ağ güvenliğinde son derece yetenekli bir beceriye sahip olduğunu göz önüne almazsa bu sonuç yanlıştır.