---
title: Lineer Regresyon
slug: lineer-regresyon-8bed3
url: /detay/lineer-regresyon-8bed3
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: Lineer Regresyon
  type: article
  disambiguation: Lineer regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi modelleyen istatistiksel bir teknik.
  categories:
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - Çoklu Regresyon
    - Basit Regresyon
    - Lineer Regresyon
    - doğrusal regresyon
author: Yağmur Nur Küçükarslan
created_at: 2025-04-10T22:22:33.474024+03:00
updated_at: 2025-04-17T09:47:22.244046+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/10/wWMmJxscWWbYYDAt81nYH7UtOw3TK6ES.jpeg
---

# Lineer Regresyon

<!-- CONTEXT: Article Content for "Lineer Regresyon" -->

## Article Content

**Lineer regresyon**, bir bağımlı değişkenin ([hedef](/tr/detay/hedef-751630/llms.txt) değişken) bir veya daha fazla [bağımsız](/tr/detay/bagimsiz-2/llms.txt) değişken (açıklayıcı değişken) ile doğrusal ilişkisini modelleyen istatistiksel bir tekniktir. En temel haliyle, bir değişkenin değerini diğer bir değişkenin bilinen değeri üzerinden tahmin etmeye [yarar](/tr/detay/yarar-749592/llms.txt). Bu [yöntem](/tr/detay/yontem-2/llms.txt), hem istatistik hem de [makine öğrenmesi](/tr/detay/makine-ogrenmesi-748491/llms.txt) alanlarında [yaygın](/tr/detay/yaygin-748456/llms.txt) biçimde kullanılmaktadır.

Lineer [regresyon](/tr/detay/regresyon-751925/llms.txt), doğrusal bir matematiksel model aracılığıyla bilinmeyen bir değeri tahmin etme sürecidir. Bu model, değişkenler arasında doğrusal (doğru şeklinde) bir ilişki olduğunu varsayar. Temel denklem:

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/10/H1QfMTiNk3C56iQ6XgzyQbdfmFtTj5wT.png)

[Lineer Regresyon Temel Denklemi](https://medium.com/@rmys.nzl/r-ile-lineer-regresyon-analizi-97fa9c960266)

şeklindedir. Burada:

- y: bağımlı değişken (tahmin edilmek istenen),
- x: bağımsız değişken (girdi),
- β0: sabit terim (intercept),
- β1: regresyon katsayısı (eğim),
- ε: hata terimi (residual, yani gözlem ile tahmin arasındaki fark).

Lineer regresyonun temel amacı, y değişkenini x değişkeni kullanarak en iyi şekilde tahmin edebilecek doğrusal ilişkiyi ortaya koymaktır.

#### **Kullanım Alanları**

Lineer regresyon; ekonomi, biyoloji, sosyal bilimler, pazarlama, [finans](/tr/detay/finans-748638/llms.txt) ve mühendislik [gibi](/tr/detay/gibi-749510/llms.txt) birçok alanda yaygın olarak kullanılır. Örnek kullanım alanları şunlardır:

- Gelir ve harcama ilişkisini tahmin etme,
- Ürün fiyatı ve satış arasındaki ilişkiyi analiz etme,
- Eğitim süresi ile maaş arasındaki ilişkiyi modelleme,
- Borsa verilerinden trend çıkarımı,
- Bilimsel deneylerde değişkenler arası etkilerin değerlendirilmesi.

#### **Lineer Regresyonun Temel Özellikleri ve Avantajları**

- **Kolay Uygulanabilirlik:** Basit yapısı sayesinde hızlı ve hesaplama açısından ucuz bir modelleme yöntemidir.
- **Yorumlanabilirlik:** Modelin parametreleri doğrudan anlamlıdır; hangi değişkenin ne kadar etkili olduğu kolaylıkla yorumlanabilir.
- **Ölçeklenebilirlik:** Büyük veri kümelerinde bile etkili şekilde çalışabilir.
- **Gerçek Zamanlı Tahmin:** Hafif yapısı sayesinde çevrimiçi sistemlerde anlık tahminler üretmek mümkündür.

#### **Regresyon Türleri**

- **Basit Lineer Regresyon:** Tek bir bağımsız değişken ile doğrusal ilişki kurar.
- **Çoklu Lineer Regresyon:** Birden fazla bağımsız değişken kullanarak tahmin yapar.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/10/kbiHtYjVffdTv37f0OqJlKwbGkaSWZwC.png)

[Basit ve Çoklu Lineer Regresyon Denklemleri](https://www.linkedin.com/pulse/veri-bilimi-notlar%C4%B1-6-%C3%A7oklu-lineer-regresyon-abdullah-faruk-%C3%A7i%CC%87ftler/)

#### **Modelleme Süreci ve Adımları**

1. Verilerin toplanması ve ön işlenmesi.
2. Bağımsız ve bağımlı değişkenlerin belirlenmesi.
3. Dağılım grafikleri ile değişkenler arasındaki ilişkinin görselleştirilmesi.
4. En küçük kareler (OLS - Ordinary Least Squares) yöntemi ile doğrusal çizginin en iyi uyumu sağlanır.
5. Modelin değerlendirilmesi (R², p-değeri, hata kareler ortalaması vb.).
6. Varsayımların kontrolü ve gerekirse model iyileştirme.

#### **Lineer Regresyonun Varsayımları**

Lineer regresyonun sağlıklı çalışabilmesi için aşağıdaki varsayımlar sağlanmalıdır:

- **Lineerlik:** Bağımsız ve bağımlı değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olmalıdır.
- **Homoskedastisite:** Artıkların (hataların) sabit bir varyansa sahip olması gerekir.
- **Normal Dağılım:** Hatalar normal dağılıma uymalıdır.
- **Çoklu Doğrusallık Olmamalı:** Bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon olmamalıdır.
- **Bağımsızlık:** Gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır.

Bu varsayımlar dağılım grafikleri, artık analizleri, Durbin-Watson testi ve VIF (Variance Inflation Factor) gibi yöntemlerle kontrol edilir.

#### **Değerlendirme Metrikleri**

- **R² (Determinasyon Katsayısı):** Modelin açıklayıcılık gücünü gösterir.
- **MAE / MSE / RMSE:** Ortalama hata değerleri ile modelin ne kadar doğru tahmin yaptığı ölçülür.
- **F-İstatistiği ve p-değeri:** Modelin anlamlılığı değerlendirilir.

#### **Gerçek Hayat Örnekleri**

- Bir şirketin önceki yıllardaki gelir ve gider verilerinden hareketle gelecek dönem tahminleri yapılması,
- Bir ürünün fiyat değişimlerinin satışları nasıl etkilediğinin analiz edilmesi,
- Demografik verilerle (yaş, eğitim, deneyim) bir çalışanın performans veya gelirinin öngörülmesi.

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "Lineer Regresyon" -->

## Academic Sources and References

1. Amazon Web Services (AWS). What Is Linear Regression? Erişim Tarihi Nisan 10, 2025. https://aws.amazon.com/what-is/linear-regression/
2. IBM. What Is Linear Regression? Erişim Tarihi Nisan 10, 2025.https://www.ibm.com/think/topics/linear-regression