Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAnalizlerde R programlama dili kullanılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Değişkenler arasındaki ilişkinin modellemesi ve incelemesi için kullanılan istatistiksel yönteme regresyon analizi denir. Diğer istatistiksel yöntemlerde olduğu gibi regresyon analizi de parametrik ve parametrik olmayan yöntemler olarak incelenebilir. Parametrik yöntemlerin kullanımı güçlü varsayımlar gerektirirken, parametrik olmayan yöntemlerde bu varsayımlar gerekli değildir. Bu çalışmada modelden bağımsız bir yöntem olan parametrik olmayan regresyon analizinden bahsedilmiştir. Çalışmanın uygulama bölümünde faiz oranındaki değişimler, döviz kuru ve tüketici fiyat endeksi (TÜFE) ile açıklanmaya çalışılmıştır. Parametrik ve parametrik olmayan yöntemler karşılaştırılmış, parametrik olmayan regresyon analizi ile elde edilen modelin daha iyi olduğu görülmüştür. Ocak 2010-Ekim 2015 dönemini kapsayan aylık veri kullanılmıştır. Analizlerde R programlama dili kullanılmıştır.
Abstract
Regression analysis is one of the statistical methodologies for modeling and analyzing the relationship between two or more variables. It is possible to consider regression analysis both as parametric and nonparametric. In parametric models, strong assumptions are needed, while in nonparametric models there is no such a requirement. This study refers to distribution free nonparametric regression analysis and examines the relationship between interest rates, exchange rates and consumer price index (CPI). Monthly data is used over the period January 2010 - October 2015 by employing R programming. Parametric and nonparametric models are applied and use of non-parametric regression method was found to be more appropriate for this data.