Regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkenle ilişkisini inceleyen ve matematiksel bir denklem üreten bir istatistiksel yöntemdir C++ ile regresyon analizi yapmak oldukça kolaydır ve verilerin önceden hazırlanması, yüklenmesi, temizlenmesi ve işlenmesi aşamalarından sonra uygulanabilir Doğrusal ve çoklu regresyon analizleri kullanılarak gelecekteki değerler tahmin edilebilir Veri öncesi hazırlık aşaması, doğru sonuçlar elde etmek için oldukça önemlidir ve verilerin yüklenmesi, temizlenmesi ve işlenmesi adımlarını içerir

Regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkenle ilişkisini inceler ve bu ilişkiyi ifade eden matematiksel bir denklem üretir.

C++ dili öğrenmek isteyen birçok kişi, özellikle mühendislik ve finansal analizlerde kullanılan regresyon analizi yöntemlerinin nasıl yapılabileceğini merak ediyor. Bu yazıda regresyon analizinin ne olduğu ve C++ dilinde nasıl kullanıldığı hakkında temel bilgiler verilecektir.

Regresyon Analizi Nedir?

Regresyon analizi, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Bu yöntem sayesinde, bir değişkenin diğer değişkenler üzerindeki etkisi ölçülebilir ve tahmin edilebilir. Regresyon analizi, birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, finansta hisse senedi fiyatları veya ekonomide GDP tahminleri yapmak için ve tıpta hastalık prognozları ve tedavi etkinliği gibi birçok farklı amaçla kullanılabilmektedir.

Regresyon analizinde, temel olarak iki tür değişken bulunmaktadır: bağımlı ve bağımsız değişkenler. İki veya daha fazla bağımsız değişkenin kullanıldığı regresyon analiz türüne çoklu regresyon, tek bir bağımsız değişkenin kullanıldığı regresyon analiz türüne ise doğrusal regresyon denir. Regresyon analizinde, amaç bir bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki etkisini belirlemektir. Bu etki, regresyon doğrusu olarak adlandırılan bir eğri üzerinde gösterilmektedir.

C++ ile Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?

Regresyon analizi, bir bağımlı değişkene bir veya daha fazla bağımsız değişken tarafından belirlenen bir modelin ilişkilendirilmesidir. C++, regresyon analizi için oldukça uygun bir programlama dilidir ve birçok farklı regresyon analizi uygulayabilirsiniz. C++ kullanarak, bir veri setindeki bağımlı ve bağımsız değişkenlerin etkileşimini analiz edebilir ve gelecekteki değerleri tahmin edebilirsiniz.

Regresyon analizi uygulanmadan önce, veri setlerinin temizlenmesi ve işlenmesi gerekmektedir. Bu, regresyon analizi için doğru sonuçlar üretmek ve yanlış sonuçları önlemek için önemlidir. Veri seti hazırlama işlemleri arasında verilerin yüklenmesi, eksik verilerin tamamlanması, gereksiz verilerin atılması, aykırı (outlier) verilerin tanımlanması ve düzeltilmesi gibi işlemler yer almaktadır.

C++ kullanarak regresyon analizi uygulamak oldukça basittir. İlk adım, verilerin açılması ve okunmasıdır. Ardından, veri setlerinin temizlenmesi ve işlenmesi yapılır. Daha sonra, doğrusal ve çoklu regresyon analizleri uygulanabilir.

Doğrusal regresyon analizi iki değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır. C++ kod örnekleri kullanarak, bir bağımlı değişkene bir bağımsız değişkenin nasıl bağlı olduğunu belirtmek mümkündür. Bu analizi yaparken verilerin normal dağılıma sahip olması önemlidir.

Çoklu regresyon analizi, bir bağımlı değişkeni birden fazla bağımsız değişkenle ilişkilendirmek için kullanılır. C++ kullanarak, veriler arasındaki karmaşık ilişkileri analiz etmek ve sonuçlar için tahminler yapmak mümkündür.

C++ kullanarak, regresyon analizi sonuçlarına dayanarak gelecekteki değerleri tahmin edebilirsiniz. Doğrusal ve çoklu regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak mümkündür.

Doğrusal regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak oldukça kolaydır. Öncelikle, doğrusal regresyon analizi uygulanır ve sonuçları elde edilir. Daha sonra, sonuçlar kullanılarak gelecekteki değerler tahmin edilir.

Çoklu regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak, bir veya daha fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişkene etkisini belirlemek için kullanılmaktadır. C++ kod örnekleri kullanılarak, sonuçlara dayalı olarak gelecekteki değerler tahmin edilebilir.

Veri Öncesi Hazırlık

Regresyon analizi yapmadan önce veri setlerinin önceden hazırlanması gerekmektedir. Bu aşama, doğru sonuçlar elde etmek için oldukça önemlidir. Veri öncesi hazırlık aşaması, veri setlerinin toplanması, yüklenmesi, temizlenmesi ve işlenmesi adımlarını içerir. Bu aşamalar, doğru sonuçlar elde edebilmek için oldukça önemlidir.

Veri setlerinin toplanması aşaması, analiz için kullanılacak verilerin toplanmasıdır. Başarılı bir regresyon analizi yapmak için doğru verilerin toplanması gerekmektedir. Veri setleri toplandıktan sonra, bu verilerin yüklenmesi gerekmektedir. Bu aşamada C++'da veri setlerinin yüklenmesi oldukça kolaydır.

Verilerin temizlenmesi ve işlenmesi aşaması, veri setlerinin kullanıcının ihtiyaçlarına göre düzenlenmesini gerektirir. Bu aşamada, verilerin eksik veya hatalı olduğu durumlar tespit edilir ve bu hatalar düzeltilir. Verilerin işlenmesi aşaması ise, verilerin elde edilmesini kolaylaştırmak için kullanılır. Bu aşamada veriler gruplandırılabilir, filtreleme işlemleri yapılabilir veya veriler dönüştürülebilir.

Bütün bu aşamaların tamamlanmasından sonra, veri setleri hazır hale gelir ve regresyon analizi uygulaması gerçekleştirilebilir. Veri setleri doğru şekilde hazırlanmazsa, regresyon analizi sonuçları isabetli olmaz ve yanıltıcı sonuçlar elde edilebilir. Bu nedenle, veri öncesi hazırlık aşaması oldukça önemlidir ve doğru şekilde yapılması gerekmektedir.

Verilerin Yüklenmesi

C++ ile regresyon analizi ve tahmin yapmak istiyorsanız, ilk yapmanız gereken şey veri setlerinizi yüklemek olacak. Veri setleri, .csv veya .txt dosyası gibi yapılandırılmış bir formatta olabilir. Bu nedenle, ilk adım verilerinizi yüklemektir.

C++ kullanarak veri setlerini yüklemek oldukça kolaydır ve farklı yolları vardır. Bunlardan biri, dosya okuma yöntemi kullanmaktır. Dosya okuma yöntemi, veri dosyanızı açarken aynı anda verileri de okumanızı sağlar. Bu yöntemi kullanarak, dosyanın her satırını sırayla okuyabilir ve verileri bir matris veya vektörde saklayabilirsiniz.

Ayrıca, verilerinizi yüklerken, verilerinizi nerede saklayacağınıza da karar vermeniz gerekebilir. Verilerin hesaplamaları için çeşitli matematiksel formülleri kullanacaksınız, bu nedenle verilerinizi uygun bir veri yapısında saklamak önemlidir. Bunun için, verilerinizi bir matris veya vektörde saklama seçenekleri mevcuttur.

Verileri yüklemek ve saklamak için uygun bir yapı seçtikten sonra, bir sonraki adım verilerinizi işlemektir. Bu adımda, verilerinizi temizlemeniz ve analize uygun hale getirmeniz gerekebilir.

Verilerin Temizlenmesi ve İşlenmesi

Verilerin temizlenmesi ve işlenmesi, regresyon analizinde oldukça önemli bir adımdır. Çünkü veri setleri genellikle eksik veya hatalı veriler içerebilir. Bu nedenle, verilerin doğru bir şekilde temizlenmesi ve işlenmesi, sonuçların doğruluğunu arttıracaktır.

C++ kullanarak verilerin temizlenmesi ve işlenmesi için farklı yöntemler mevcuttur. Örneğin, verilerin eksik olduğu durumlarda, bu eksik verilerin doldurulması gerekmektedir. Bunun için, ortalama, medyan veya mod gibi istatistiksel yöntemler kullanılabilir. Ayrıca, verilerin normalize edilmesi de faydalı olabilir. Normalize etme işlemi, verilerin aynı ölçeğe sahip olmasını sağlayarak, sonuçların daha doğru olmasına yardımcı olur.

Aşağıda, örnek bir C++ kodu verilmiştir. Bu kod, verilerin eksik olması durumunda, ortalama yöntemi kullanılarak eksik verilerin doldurulmasını sağlar.

```C++#include #include

using namespace std;

int main() { vector data = {10.0, 20.0, 0.0, 30.0, 0.0, 15.0}; double sum = 0, count = 0;

// eksik verilerin doldurulması for (auto& d : data) { if (d != 0) { sum += d; count++; } }

double mean = sum / count;

for (auto& d : data) { if (d == 0) { d = mean; } }

// normalize işlemi double max = 0; for (auto& d : data) { if (d > max) { max = d; } }

for (auto& d : data) { d /= max; }

return 0;}```

Yukarıdaki kodda, veriler bir vektör içinde depolanmaktadır. Vektörün içindeki eksik verilerin yerine ortalama değer atanmaktadır. Daha sonra, veriler normalize edilmektedir. Bu şekilde, veri setleri sonuçların doğruluğunu arttırmak üzere hazırlanmış olur.

Regresyon Analizi Uygulama

Regresyon analizi bir veri setindeki eğilimi belirlemek için kullanılan önemli bir araçtır. Bu eğilim, bir bağımsız değişkenin (veya değişkenlerin) artmasına bağlı olarak bağımlı değişkenin nasıl değiştiğini açıklamak için kullanılır. C++ ile regresyon analizi yapmak, büyük veri setleri üzerinde yoğun çalışmalar yürütmek isteyenler için oldukça uygun bir seçenektir.

C++ ile regresyon analizi yapmak için ilk adım, veri setinin hazırlanmasıdır. Veri seti, hem bağımlı hem de bağımsız değişkenleri içeren bir dizi veri noktasıdır. Veri seti hazırlandıktan sonra, C++ kullanarak regresyon analizi uygulanabilir.

Regresyon analizi uygulamak için iki ana yöntem vardır: doğrusal regresyon analizi ve çoklu regresyon analizi. Doğrusal regresyon analizi, yalnızca bir bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceleyen bir yöntemdir. Çoklu regresyon analizi ise, birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde etkisini inceleyen bir yöntemdir.

Veri setleri için doğrusal regresyon analizi uygulamak için, C++ programlama dilinde birçok kütüphane ve işlev mevcuttur. İlk olarak, verilerin yüklenmesi ve temizlenmesi gerekir. Ardından, veri seti üzerinde doğrusal regresyon analizi uygulamak için, C++ kodları yazılabilir. Bu işlem, kullanılan kütüphanelere ve veri setinin boyutuna bağlı olarak değişkenlik gösterir.

Çoklu regresyon analizi uygulamak için, veri setinde birden fazla bağımsız değişkeni incelemek gerekir. C++ ile çoklu regresyon analizi uygulamak, birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini belirlemek için genellikle doğrusal regresyon analizine benzer bir süreçtir. Ancak, çoklu regresyon analizi, birden fazla değişkenin dikkate alınması nedeniyle daha karmaşık olabilir.

Sonuç olarak, C++ kullanarak veri setlerine regresyon analizi uygulamak oldukça faydalıdır. Bu yöntem sayesinde büyük veri setlerindeki eğilimleri belirlemek daha kolay ve hızlı hale gelir. C++ ile regresyon analizi uygulama süreci, doğrusal veya çoklu regresyon analizine bağlı olarak farklılık gösterse de, öncelikle veri setinin hazırlanması ve analiz için uygun C++ kodlarının yazılması gerektiği unutulmamalıdır.

Doğrusal Regresyon Analizi Uygulama

Doğrusal regresyon analizi, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi inceleyen bir istatistiksel modeldir. Bu analiz için C++ kullanarak, basit bir doğrusal regresyon modeli oluşturabilirsiniz. Öncelikle, veri setinizin doğru şekilde hazırlandığından emin olmanız gerekir. Ardından, doğrusal regresyon analizi yapmak için C++ kod örneklerini kullanarak aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:

1. Verileri matrislere dönüştürün:

C++ kod örnekleri ile verileri matrislere dönüştürmeniz gerekir. Bu işlem, bağımsız değişkenlerin vektörlerini ve bağımlı değişkenin bir vektörünü içeren bir matris oluşturacak şekilde yapılabilir.

2. Matris işlemleri yapın:

Matris işlemleri, doğrusal regresyon analizinde önemlidir. İşlem yapabilmek için, matris işlemleri için gerekli olan C++ kod örneklerini kullanmanız gerekir.

3. Regresyon katsayılarını hesaplayın:

Doğrusal regresyon analizi için regresyon katsayıları hesaplanmalıdır. Bu işlem, C++ kod örnekleri kullanılarak yapılabilir.

4. Tahmin yapın:

Bağımlı değişkenin tahmini için, regresyon katsayılarını ve bağımsız değişkenlerin vektörlerini kullanarak C++ kod örneklerini uygulayabilirsiniz.

Doğrusal regresyon analizinin uygulanması örnekleri için, C++ kodunu kendiniz yazabilirsiniz ya da mevcut kod örneklerini kullanabilirsiniz. Ancak, kendi kodunuzu yazmak, size daha iyi anlamak ve uygulamak için daha faydalı olacaktır.

double x_matrix[N][num_of_variables];double y_matrix[N]; for (int i=0; i

double x_transpose_matrix[num_of_variables][N];double x_transpose_x_matrix[num_of_variables][num_of_variables]; transpose(x_matrix, x_transpose_matrix);matrix_mult(x_transpose_matrix, x_matrix, x_transpose_x_matrix);

double x_transpose_y_matrix[num_of_variables];double beta[num_of_variables]; matrix_vector_mult(x_transpose_matrix, y_matrix, x_transpose_y_matrix);solve_equation(x_transpose_x_matrix, x_transpose_y_matrix, beta);

double predict(double independent_variables[], double beta[]) {   double y_pred = 0;   for (int i = 0; i < num_of_variables; i++) {      y_pred += independent_variables[i] * beta[i];   }   return y_pred;}

C++ ile doğrusal regresyon analizi yapmak, birçok farklı endüstride önemli bir beceridir. Bu analiz sayesinde, gelecekteki tahminler yapabilirsiniz. Doğrusal regresyon analizi uygulama örneklerini kullanarak, bu beceriye sahip olabilir ve gelecekteki tahminleriniz için iyi bir temel oluşturabilirsiniz.

Çoklu Regresyon Analizi Uygulama

Çoklu regresyon analizi, birden fazla bağımsız değişkenin tek bir bağımlı değişkene etkileri değerlendirerek, ilişkiler arasındaki işlevsel bağlantıların analiz edilmesini sağlar. Bu tür bir analizi yapmak için C++ kullanmak oldukça etkilidir. İsterseniz, bu yöntemi daha iyi anlamak için aşağıdaki örnekleri inceleyebilirsiniz:

Gördüğünüz gibi, yukarıdaki tablo, regresyon analizi yapılacak bir veri setidir. Bu veri seti, çoklu regresyon analizi yaparken kullanılacak verileri içermektedir. Aşağıdaki örnek kodları ile bu veri seti üzerinde çoklu regresyon analizi yapabilirsiniz:

#include #include #include using namespace std;// verileri depolamak için bir vector kullanalımvector> data = { {1, 3, 5, 45}, {3, 5, 7, 67}, {7, 2, 9, 80}, {4, 7, 1, 55} };int main(){    // verilerin boyutlarını alalım    int n = data.size();    int m = data[0].size() - 1;        // matrisleri oluşturalım    vector> X(n, vector(m+1));    vector Y(n);        // X ve Y matrislerini dolduralım    for(int i=0; i> XT(m+1, vector(n));    for(int i=0; i<=m; i++){        for(int j=0; j> XTX(m+1, vector(m+1));    for(int i=0; i<=m; i++){        for(int j=0; j<=m; j++){            double sum = 0;            for(int k=0; k> invXTX(m+1, vector(m+1));    double det = XTX[0][0] * XTX[1][1] - XTX[0][1] * XTX[1][0];    invXTX[0][0] = XTX[1][1] / det;    invXTX[1][1] = XTX[0][0] / det;    invXTX[0][1] = -1 * XTX[0][1] / det;    invXTX[1][0] = -1 * XTX[1][0] / det;        // beta matriksi hesaplayalım    vector beta(m+1);    for(int i=0; i<=m; i++){        double sum = 0;        for(int j=0; j
Gördüğünüz gibi, yukarıdaki kod, örnek verileri kullanarak çoklu regresyon analizi yapar. Bu örnekte, doğrusal olmayan çoklu regresyon analizi uygulandı, ancak düzenli çoklu regresyon analizi de uygulanabilir. Bu örnek, çoklu regresyon analizinin nasıl C++ kullanılarak uygulanabileceğini size göstermektedir.

Tahmin Yapma
Regresyon analizi uygulamasının ardından, C++ kullanarak veri seti ile tahmin yapmak mümkündür. Tahmin yapmak, veri seti içerisindeki bir değişkene karşılık gelen bir sonucun tahmin edilmesini sağlar. Doğrusal regresyon analizi sonuçlarına dayalı olarak tahmin yapmak için, öncelikle veri seti içerisinde yer alan değişkenlerin belirlenmesi gerekmektedir.
Bunun için, C++ kodları kullanılarak regresyon analizi sonucunu çıkarmak yeterlidir. Doğrusal regresyon analizinde, denklemi kullanarak, tahmin yapılacak değişkenin değeri elde edilebilir. Çoklu regresyon analizinde ise, denklemi kullanarak birden fazla bağımsız değişkene dayalı tahmin yapılabilir.
Tahmin yapma işlemi için C++ kod örneklerine başvurabilirsiniz. Doğrusal regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak için, örneğin belirli bir sıcaklık ve nem verisi kullanarak nem artışını tahmin edebilirsiniz. Çoklu regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak için ise, örneğin belirli bir bölgedeki yağış ve sıcaklık verisini kullanarak bu bölgedeki bitki büyümesini tahmin edebilirsiniz.
Tahmin yapmak için kullanılan veriler doğru bir şekilde seçilmeli ve analiz edilmeli, aksi halde tahmin sonuçları doğru olmayabilir. Doğru verilerin seçilmesi ve analiz edilmesi için öncelikle veri öncesi hazırlık aşamalarının doğru bir şekilde gerçekleştirilmesi gerekmektedir.
C++ kullanarak regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak oldukça basit bir işlem olmakla birlikte, verilerin doğru seçilmesi ve analiz edilmesi son derece önemlidir.

Doğrusal Regresyon Analizi Sonuçlarına Dayalı Tahmin
Doğrusal regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak, doğrusal bir regresyon modeliyle yapılan analizler sonucunda ortaya çıkan verileri kullanarak gelecekteki bir olayın ne zaman gerçekleşebileceği gibi tahminler yapmamızı sağlar. Bu tahminleri yapmak için C++ programlama dili kullanılabilir. Doğrusal regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmanın C++ kod örnekleri ise şu şekildedir:
  
    
Kod Örneği
    
Açıklama
  
  
    
double a,b;
    
Doğrusal regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak için kullanılacak katsayıların tanımlanması
  
  
    
double x;
    
Tahmin yapılacak verinin tanımlanması
  
  
    
a = slope;
    
Eğim katsayısının atanması
  
  
    
b = intercept;
    
Düzey katsayısının atanması
  
  
    
x = 5;
    
Tahmin yapılacak verinin belirlenmesi
  
  
    
double y = a*x + b;
    
Tahminin yapılması
  
Yukarıdaki örnekte, tahmin yapılacak veri "x" olarak tanımlanmışken, eğim ve düzey katsayıları da "a" ve "b" olarak sırasıyla atanmıştır. Tahmin yapma işlemi ise "y = a*x + b" formülü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Bu işlem sonucu "y" değişkenine tahmin edilen değer atanmaktadır. 
 
Doğrusal regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak, herhangi bir zamansal veri setinde bir trend belirlemek ve bu trendin ne kadar süreceği ile ilgili tahminler yapmak için oldukça faydalı bir yöntemdir. Bu yöntemi kullanarak gelecekteki bir olayın ne zaman gerçekleşeceği hakkında tahminler yapabilir ve bu tahminleri gerçekleştirme konusunda yatırımcılar için faydalı stratejiler oluşturabilirsiniz. 

Çoklu Regresyon Analizi Sonuçlarına Dayalı Tahmin
Çoklu Regresyon Analizi Sonuçlarına Dayalı Tahmin
Çoklu regresyon analizi, birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini incelemek için kullanılan bir regresyon analizi yöntemidir. Bu analiz yöntemi ile elde edilen sonuçlara dayanarak tahmin yapmak da mümkündür. Tahmin yapmak için C++ programlama dilinde bazı kod örnekleri mevcuttur.
Öncelikle, regresyon analizi uygulanarak elde edilen modelin katsayılarına ihtiyaç vardır. Bu katsayılar kullanılarak tahmin formülü elde edilir. Çoklu regresyon analizi için tahmin formülü aşağıdaki gibidir:
y = a + b1x1 + b2x2 + … + bnxn
Burada, y tahmin edilecek bağımlı değişken, a sabit terim, bx bağımsız değişkenlerin katsayıları ve x ise bağımsız değişkenlerdir.
C++ kod örnekleri ile bu formül uygulanabilir. Öncelikle regresyon analizi sonuçlarından katsayılar elde edilir. Daha sonra tahmin yapmak için formül kullanılır.
Aşağıdaki C++ kod örneği, regresyon analizi sonuçlarına dayalı olarak tahmin yapma işlemini gerçekleştirmek için kullanılabilir.
```// Regresyon analizi sonuçlarıdouble a = 0.5;double b1 = 0.3;double b2 = 0.2;
// Tahmin yapılacak bağımsız değişkenlerdouble x1 = 2.0;double x2 = 3.5;
// Tahmin formülüdouble y = a + b1*x1 + b2*x2;
cout << "Tahmin edilen deger: " << y << endl;```
Bu kod örneği ile, x1 ve x2 olarak belirtilen bağımsız değişkenlere göre, y olarak belirtilen bağımlı değişkenin tahmini yapılabilir. Tahmin sonucu, konsola basılır.
Çoklu regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak için, yukarıdaki örnekte olduğu gibi, tahmin formülü kullanılabilir. Ancak, çok sayıda bağımsız değişken olduğunda, bu formül oldukça uzun ve zor olabilir. Bu nedenle, programlama dillerinde hazır fonksiyonları kullanarak tahmin yapmak daha kolay olur.
Örneğin, C++ dilinde yer alan “predict” fonksiyonu, çoklu regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapmak için kullanılabilir. Bu fonksiyonun kullanımı için, regresyon analizi sonuçları ve tahmin edilecek bağımsız değişkenler parametre olarak belirtilir.
Aşağıdaki kod örneği, C++ dilinde yer alan “predict” fonksiyonu ile çoklu regresyon analizi sonuçlarına dayalı tahmin yapma işlemini gerçekleştirmek için kullanılabilir.
```#include #include 
using namespace std;using namespace arma;
int main(){   mat X = randu(100,3); // Bağımsız değişkenler   vec y = randu(100); // Bağımlı değişken      // Regresyon analizi modeli oluşturma   vec coef = solve(X,y);      // Tahmin yapma   mat newdata = randu(1,3);   double pred = as_scalar(newdata*coef);   cout << "Tahmin edilen deger: " << pred << endl;}```
Bu örnekte, regresyon analizi sonuçları “coef” değişkeninde saklanır. “Newdata” değişkeni, tahmin yapılırken kullanılacak bağımsız değişkenleri içerir. Tahmin sonucu, “pred” değişkeni içinde saklanır ve ekrana yazdırılır.