Tedarik Zinciri Regresyon Analizi Nedir
Karma yöntemler arasında bulunan regresyon analizi ile bir değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmekten daha çok iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin açıklanmasına çalışılmaktadır. Regresyon analizi, herhangi bir degiskenin (bağımlı degisken veya açıklanan değişken) bir veya birden fazla degisken ile (bağımsız veya açıklayıcı değisken) arasındaki ilişkinin matematiksel bir fonksiyon seklinde yazılmasıdır. Bu fonksiyona regresyon denklemi adı verilmektedir. Regresyon denklemi yardımıyla bağımlı degisken ile bağımsız degiskenler arasındaki iliskiyi kuran parametrelerin degerleri tahmin edilir. Bağımlı degiskeni etkileyen bagımsız degiskenlerin tahmin edilmesi, bu degisken üzerinde gelistirilecek plan ve politikalarda hangi degiskenlerin önem kazandığının belirlenmesine yardımcı olmaktadır
Bağımlı değişken Y, bağımsız değişkenler X1, X2, … … … Xn ile ifade edilmektedir.. Y, bağımsız değişkenlerin (X) değerlerine göre farklı değerler almaktadır. Bağımlı değişken sayısı (Y) tek olmasına karşın bağımsız değişken (X) birden fazla olabilir, eğer tek bağımsız değişken varsa “Basit Doğrusal Regresyon” birden fazla bağımsız değişken varsa “Çoklu Doğrusal Regresyon” adı verilmektedir.
Aşağıdaki “Basit Doğrusal Regresyon Modeli” ile verilmektedir;
Y = β0 + β1X + ε
X = Bağımsız (Açıklayıcı)Değişken
Y = Bağımlı (Açıklanan)Değişken
β0 = Bağımsız değişken 0 değerini aldığında bağımlı değişkenin alacağı değerdir
(kesişim terimi)
β1 = Bağımsız değişkendeki (X)birim değişimin bağımsız değişkendeki (Y)değişim oranıdır (Doğrunun eğimi)
ε = Bir gözlemin kendi ana kütle ortalamasından sapması bir diğer ifadeyle gerçek değer ile tahmin değeri arasında fark (hata terimi)
Basit doğrusal regresyon modeli iki parametreye sahiptir. Denklemde β0 ve β1 bilinmeyenlerdir.
ε’u tahminlemek, herbir gözlem için farklı değerler aldığından zordur. β0 ve β1 sabit değerler aldıkları için anakütleden seçilen n gözlemli örneklem için kullanılarak tahminleri olan b0 ve b1 elde edilebilir Bir diğer ifadeyle, birçok istatistiksel çalışmada olduğu gibi regresyon analizinde de ana kütle verilerinin tümü yerine bu ana kütleden seçilen örnek verileri ile analiz yapılır. Daha sonra elde edilen sonuçlar ana kütledeki ilişkinin tahmininde kullanılır ve regresyon analizinde de büyük harfler ana kütleye, küçük harfler ise örneğe ait verileri ve istatistik ölçüleri göstermekte kullanılmaktadır. Bu durumda denklem aşağıdaki gibi olacaktır.
Yukarıda doğrusal regresyon modeli gözlemler için;
yapılması gerekmektedir. En küçük kareler yöntemi ile elimizdeki veri setine ilişkin noktalar koordinat düzleminde belirlendikten sonra, noktalara en yakın doğrunun elde edilmesi amaçlanmaktadır.( Şekil 6.7) Verilere en uygun doğruyu “Ŷ = b0 + b1X” denklem yardımıyla bulabiliriz. Tahmin hatası en az olacak şekilde, enküçük kareler yöntemi ile katsayıları aşağıdaki formüller yardımıyla hesaplanır.
Hesaplama sonrasında tahmin değeri ŷı = b0 + b1xi = 14,999 – 3,071xi olarak elde edilmiştir. Örneğin x bağımsız değişkeni olan demiryolu yük taşımacılık miktarı 1 (bin) ton olursa, buna bağlı olarak y karayolu taşıma miktarının ŷı = b0 + b1xi = 14,999 – 3,071xi = 14,999 – 3,071(1) = 11,928 b12 (bin) ton olarak hesaplanır.