Regression Analysis Applied on Different Datasets with Python and R

Abstract

Data Science is a broad field which includes statistics, data analysis, and machine learning methods to analyze data and extract important information and understanding from the data. In recent years, many data scientists have been arguing about whether Python or R programming languages are better. This thesis I chose both of them and it explains the differences between two commonly used programming languages, Python and R, for coding algorithms to predict linear regression. My goal is to find coefficients by applying linear and multiple equations with three datasets. Using Python and R languages shows me which variables (in datasets) the regression line is better than the others and I have achieved my goal by showing special codes.ÖZ: Veri Bilimi, verileri analiz etmek ve verilerden önemli bilgileri ve anlayı¸sı çıkarmak için istatistik, veri analizi ve makine ö˘ grenimi yöntemlerini içeren geni¸s bir alandır. Son yıllarda, birçok veri bilimcisi Python programlama dillerinin mi yoksa R programlama dillerinin mi daha iyi oldu˘ gu konusunda tartı¸smaktadır. Bu tezde ikisini de seçtim ve do˘ grusal regresyonu tahmin eden kodlama algoritmaları için yaygın olarak kullanılan iki programlama dili olan Python ve R arasındaki farkları açıklıyor. Amacım, üç veri seti ile do˘ grusal ve çoklu denklemler uygulayarak katsayıları bulmak. Python ve R dillerini kullanmak bana hangi de˘ gi¸skenlerin (veri setlerinde) regresyon çizgisinin di˘ gerlerinden daha iyi oldu˘ gunu gösteriyor ve özel kodlar göstererek amacıma ula¸stım