Регрессия в бизнесе это

Регрессионный анализ — это основанное на статистике измерение, используемое в финансах, инвестициях и т. д. с целью установления взаимосвязи между зависимой переменной и другими независимыми переменными. Основное внимание уделяется определению силы вышеупомянутых отношений. Оглавление

• Что такое регрессия?

• Пояснения
• Формула
• Как интерпретировать регрессионный анализ?
• Реальные примеры регрессионного анализа
• Типы регрессионного анализа
• Разница между регрессией и корреляцией
• Заключение
• Рекомендуемые статьи

Пояснения

• Чтобы объяснить регрессионный анализ простыми словами, предположим, что руководитель отдела продаж компании изо всех сил пытается спрогнозировать продажи на следующий месяц. На продажи продукта влияют многочисленные факторы, начиная от погоды и заканчивая новой стратегией конкурента, фестивалем и изменением образа жизни потребителей.
• Это метод выравнивания нескольких факторов, влияющих на продажу, которые оказывают наибольшее влияние. Это может помочь ответить на многие вопросы, например, какие факторы являются наиболее важными, какие менее важными, какова взаимосвязь между ними и, что наиболее важно, какова уверенность этих факторов.
• Эти факторы называются переменными. Основным фактором, который мы пытаемся спрогнозировать, является зависимая переменная, а другими факторами, влияющими на зависимую переменную, являются независимые переменные. выходное значение (т. е. конечная цель), которое измеряется в математическом, статистическом или финансовом моделировании. Подробнее.

Опасность регрессии! Для чего нужна регрессия? Как узнать про прошлые жизни? Вред регрессии!

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

Формула

Простой линейный регрессионный анализ в ExcelЛинейная регрессия Анализ в ExcelЛинейная регрессия — это статистический инструмент Excel, который используется в качестве модели прогнозного анализа для изучения взаимосвязи между двумя наборами данных. Используя этот анализ, мы можем оценить взаимосвязь между зависимой и независимой переменными. Подробнее можно выразить в виде приведенной ниже формулы, измеряющей взаимосвязь между зависимой переменной и одной независимой переменной.

Y = а + bX + ϵ

Как интерпретировать регрессионный анализ?

Можно интерпретировать это, предполагая простой сценарий. Мы берем связь между ценами на антикварную коллекцию, выставленную на аукцион, и ее возрастом. Чем старше становится антиквариат, тем выше его цена. Предполагая, что мы установили данные для последних 50 предметов, выставленных на аукцион, мы можем предсказать будущие аукционные цены на основе возраста предмета. Используя эти данные, мы можем построить уравнение регрессии.

Формула регрессииФормула регрессииФормула регрессии используется для оценки взаимосвязи между зависимой и независимой переменными и для определения того, как изменение независимой переменной влияет на зависимую переменную. Y = a + b X +читать дальше, который может установить связь между возрастом и ценой, выглядит следующим образом:

Что такое РЕГРЕССИЯ? Защитные механизмы личности. Психология простыми словами

y = β0 + β1 x + ошибка

• Здесь зависимым фактором является Y. Д представляет собой цену каждого предмета, выставленного на аукцион, тогда как независимым фактором является X, который определяет возраст.
• Параметры β0 и β1 неизвестны и будут оцениваться по уравнению.
• б0 — константа, определяющая линейную линию тренда и пересекающая ось Y.
• б1 является константой, которая демонстрирует величину изменения значения зависимой переменной как связанную функцию изменения, связанного с независимыми переменными.
• Это называется наклоном уравнения. Когда наклон линейный, существует пропорциональная связь между возрастом и ценой, а когда наклон обратный, это означает, что связь косвенно пропорциональна.

ошибка может быть определен как шум или изменение целевой переменной и является случайным.

Реальные примеры регрессионного анализа

Предположим, нам нужно установить связь между продажами и суммой, потраченной на рекламу, связанную с продуктом.

В целом мы можем наблюдать положительную связь между объемом продаж и суммой, потраченной на рекламу. Сопоставив простое уравнение линейной регрессии, мы получили:

Y = а + bX

Предположим, мы получаем значение как

Y= 500 +30X

Прогнозируемый наклон 30 помогает нам заключить, что средние продажи увеличиваются на 30 долларов в год по мере увеличения расходов на рекламу.

Типы регрессионного анализа

Это можно выразить в виде приведенной ниже формулы. Он измеряет отношение между зависимой переменной и одной независимой переменной.

Этот метод использует анализ для измерения взаимосвязи между отдельными зависимыми факторами и несколькими независимыми переменными.

Здесь зависимый фактор или переменная являются бинарными. Независимые переменные могут быть непрерывными или бинарными. Мы можем позволить себе иметь более двух категорий в полиномиальной логистической регрессии при выборе нашей независимой переменной.

Это аддитивная концепция линейной регрессии, и ее используют в основном, когда в данных присутствуют выбросы и асимметрия.

#5 – Эластичная сетка

Это полезно, когда вы имеете дело с очень сильно коррелированными независимыми переменными.

# 6 — Регрессия основных компонентов (PCR)

Этот метод применим, когда слишком много независимых переменных или мультиколлинеарность. Мультиколлинеарность. Мультиколлинеарность — это статистическое явление, при котором две или более переменных в регрессионной модели настолько зависят друг от друга, что одна из них может быть линейно предсказана по другой с высокой точностью. Он чаще всего используется в наблюдательных исследованиях и реже используется в экспериментальных исследованиях.

# 7 — Частичный метод наименьших квадратов (PLS)

Это противоположно главному компоненту, где у нас есть сильно коррелированные независимые переменные. Это также применимо, когда есть много независимых переменных.

#8 — Вектор поддержки

Он может обеспечить решение линейных и нелинейных моделей. Он использует нелинейные функции ядра, чтобы найти оптимальное решение для нелинейных моделей.

#9 – Порядковый номер

Это относится к предсказанию ранжированных значений. Подходит, когда зависимая переменная порядковая.

Это применимо, когда зависимая переменная имеет данные счета.

#11 – Отрицательный бином

Он также применим для управления данными подсчета только потому, что отрицательная биномиальная регрессия не предполагает, что распределение подсчета имеет дисперсию, равную его среднему значению. Напротив, регрессия Пуассона предполагает, что дисперсия равна ее среднему значению.

# 12 — Квази Пуассон

Это замена отрицательной биномиальной регрессии. Это также применимо к рассредоточенным данным подсчета. Дисперсия квазипуассоновской модели является линейной функцией среднего, тогда как дисперсия отрицательной биномиальной модели является квадратичной функцией среднего.

Он больше используется для анализа данных о времени до события.

Разница между регрессией и корреляцией

• Регрессия устанавливает связь между независимой дисперсией и зависимой переменной, когда обе переменные различны. Напротив, корреляция определяет связь или зависимость двух переменных там, где нет различий.
• Основная цель регрессии — создать линию наилучшего соответствия, а оценка одной переменной выполняется на основе других. В то же время корреляция демонстрирует линейную связь. Линейная связь. Линейная связь описывает отношение между двумя различными переменными — x и y — в виде прямой линии на графике. При представлении линейной зависимости с помощью уравнения значение y получается через значение x, отражая их корреляцию между двумя переменными.
• При этом мы оцениваем величину определенного изменения распознанной переменной (X) по оценочной переменной (Y). При корреляции коэффициент измеряет степень, в которой две переменные движутся вместе.
• Это процесс оценки величины случайных независимых переменных на основе величины статической зависимой переменной. Напротив, корреляция помогает нам определить конкретное значение, чтобы выразить взаимозависимость между переменными.

• Регрессионный анализРегрессионный анализРегрессионный анализ показывает, как изменятся зависимые переменные, когда одна или несколько независимых переменных изменяются под действием факторов, и используется для анализа связи между зависимыми и независимыми переменными. Формула Y = a + bX + E. Читать далее в первую очередь использует данные для установления взаимосвязи между двумя или более переменными. Предполагается, что прошлые отношения также отразятся в настоящем или будущем. Однако мало кто считает это временным лагом между прошлым и настоящим/будущим.
• Тем не менее, это широко используемый метод прогнозирования и оценки. Хотя он включает математику, которая может показаться сложной для многих пользователей, этот метод сравнительно прост в использовании, особенно при наличии модели.

Рекомендуемые статьи

Эта статья представляет собой руководство о том, что такое регрессия и ее значение. Здесь мы обсуждаем разницу между регрессионным анализом и корреляцией, а также типы и примеры. Вы можете узнать больше из следующих статей: –

• Нелинейная регрессия в Excel
• Асимметрия Значение
• Примеры линейной регрессии
• Формула множественной регрессии

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

Источник: voxt.ru

Что такое регрессионный анализ?

Регрессионный анализ — это набор статистических методов оценки отношений между переменными. Его можно использовать для оценки степени взаимосвязи между переменными и для моделирования будущей зависимости. По сути, регрессионные методы показывают, как по изменениям «независимых переменных» можно зафиксировать изменение «зависимой переменной».

Зависимую переменную в бизнесе называют предиктором (характеристика, за изменением которой наблюдают). Это может быть уровень продаж, риски, ценообразование, производительность и так далее. Независимые переменные — те, которые могут объяснять поведение выше приведенных факторов (время года, покупательная способность населения, место продаж и многое другое).Регрессионный анализ включает несколько моделей. Наиболее распространенные из них: линейная, мультилинейная (или множественная линейная) и нелинейная.

SF Education

Как видно из названий, модели отличаются типом зависимости переменных: линейная описывается линейной функцией; мультилинейная также представляет линейную функцию, но в нее входит больше параметров (независимых переменных); нелинейная модель — та, в которой экспериментальные данные характеризуются функцией, являющейся нелинейной (показательной, логарифмической, тригонометрической и так далее).

Чаще всего используются простые линейные и мультилинейные модели.

Регрессионный анализ предлагает множество приложений в различных дисциплинах, включая финансы.

Рассмотрим поподробнее принципы построения и адаптации результатов метода.

Предположения линейной модели

Линейный регрессионный анализ основан на шести фундаментальных предположениях:

• Переменные показывают линейную зависимость;
• Независимая переменная не случайна;
• Значение невязки (ошибки) равно нулю;
• Значение невязки постоянно для всех наблюдений;
• Значение невязки не коррелирует по всем наблюдениям;
• Остаточные значения подчиняются нормальному распределению.

Построение простой линейной регрессии

Простая линейная модель выражается с помощью следующего уравнения:

Источник: vc.ru

Модели регрессии в бизнесе

Рецензент: Джейн Томпсон, бакалавр права, магистр права

Как руководитель малого бизнеса, никто не несет большей ответственности за направление и успех вашего бизнеса, чем вы. Ваша команда может быть полезной, но в конечном итоге решения о направлении и стратегии, скорее всего, ложатся на ваши плечи.Наличие данных и полной информации важно для успешного принятия решений, и хорошая регрессионная модель может помочь вам спрогнозировать будущие тенденции для создания эффективных стратегий.

Эти инструменты прогнозирования помогут вам изучить взаимосвязь между переменными, которые влияют на ваш бизнес, такими как экономические тенденции, тенденции продаж, удовлетворенность сотрудников, удовлетворенность клиентов и многое другое.

Модель регрессии: определение

Если вы когда-нибудь задумывались, как компании предсказывают загруженное, медленное время, прибыль, убытки и другие переменные, то изучение определения прогнозирования с помощью регрессионной модели, вероятно, ответит на некоторые из ваших вопросов. Модель регрессии показывает взаимосвязь между двумя разными типами переменных:

1. Независимые переменные: Эти переменные не зависят от других переменных.

Например, регрессионная модель может показать корреляцию между независимой переменной валового внутреннего продукта или ВВП и зависимой переменной темпов продаж. Когда вы понимаете корреляцию между различными переменными, вы можете лучше прогнозировать будущие тенденции, оптимизировать операции и планировать взлеты и падения своего бизнес-цикла.

Модель регрессии: использование

Модели регрессии используются для ответа на ваши вопросы о вашем бизнесе, чтобы вы могли решать проблемы заранее, а не реагировать. Вот некоторые из вопросов, на которые вы можете ответить с помощью регрессионной модели:

Как продажи соотносятся с колебаниями ВВП?

Модели регрессии могут использоваться для ответа на любые ваши вопросы о вашем бизнесе, которые включают независимые и фиксированные переменные. Они могут помочь вам понять взаимосвязь между этими переменными, чтобы вы могли прогнозировать будущие тенденции и оптимизировать операции соответственно. Например, если ваша регрессионная модель коррелирует продажи с колебаниями ВВП, вы можете использовать ее как для прогнозирования будущих продаж, так и для оптимизации производства, чтобы минимизировать потери.

Модель регрессии: цель

Цель регрессионной модели — помочь вам выяснить какие переменные влияют на ваш бизнес больше всего и насколько тесно они коррелируют. Ваше чутье может сказать вам, что на продажи в следующем месяце могут повлиять самые разные факторы. Некоторые из этих переменных могут включать:

• Погода
• ВВП
• Акции конкурентов
• каникулы
• Планируемые продажи
• Изменения в продукте
• Маркетинг
• Культурные тенденции

Модели регрессии помогают выйти за рамки этого подавляющего множества переменных, чтобы выяснить, что действительно больше всего влияет на ваш бизнес. Вы можете подумать, что ВВП больше всего влияет на продажи, в то время как ваш помощник менеджера убежден, что погода является движущим фактором. Модель регрессии может помочь вам увидеть, какая из этих двух переменных на самом деле больше всего коррелирует с колебаниями продаж.

Стратегии регрессионного моделирования для обеспечения точности

Стратегии регрессионного моделирования зависят от сбора точные данные представляющие независимые и зависимые переменные, которые вы пытаетесь исследовать. Ваша регрессионная модель точна ровно настолько, насколько точны компилируемые вами данные, поэтому необходимо тщательно следить за тем, чтобы вы включили в нее каждый бит информации, которую можете найти. Например, если вы хотите знать, как дождливые дни влияют на продажи, вы можете собирать итоговые данные о количестве осадков и продажах за каждый день за последние четыре года. Это может быть относительно просто, если у вас есть только одно местоположение магазина, но если у вас есть три местоположения, данные необходимо будет собирать и анализировать для каждого местоположения отдельно.

Чем сложнее ваша регрессионная модель, тем больше вероятность того, что при сборе данных у вас будут ошибки, которые могут кардинально изменить внешний вид вашего прогноза. Некоторые стратегии регрессионного моделирования, помогающие повысить точность данных, включают:

Собирайте одни и те же данные из более чем одного источника.

При обнаружении ошибок и несоответствий в данных вы можете пропустить данные, изменить данные или принять данные, если несоответствие статистически незначимо. Прежде чем включать неправильные данные, убедитесь, что они действительно является статистически незначимо. Часто лучше пропустить данные за один день, чем включить то, что, как вы знаете, неточно.

Модель регрессии: пример

Один из примеров регрессионной модели может показать, насколько тесно связаны между собой температура выше 90 градусов и продажи снежных шишек в июле. Для создания этой регрессионной модели вам потребуются следующие данные:

Ежедневные температуры в июле за последние несколько лет

Чтобы создать пример регрессионной модели из этих данных, вы должны начать с точечного графика, называемого диаграмма рассеяния, где по оси Y отложены продажи снежных шишек (ваша зависимая переменная), а по оси X отложена температура (ваша независимая переменная).

Каждая точка, которую вы помещаете на графике, представляет собой количество продаж и температуру. Если эти два значения тесно коррелируют, линия, проходящая через середину всех точек данных, должна показывать восходящий тренд и поможет вам предсказать, сколько вы продадите при повышении температуры. Эта линия называется линия регрессии и можете сообщить, как вы планируете расходные материалы, укомплектование персоналом, специальные предложения и многое другое.

Модель регрессии: типы

Существует более 30 типов регрессионных моделей, но не все из них часто используются в бизнес-среде. Каждый тип регрессионной модели имеет свои собственные уравнения, и линейная регрессия Модель, например, снежный конус, очень популярна в бизнесе. Различные формы этой модели учитывают разное количество независимых и зависимых переменных. Это наиболее целесообразно, когда линия, проведенная через точки на точечной диаграмме, по природе прямая.

Некоторые другие типы регрессионных моделей включают:

• Логистическая регрессия
• Полиномиальная регрессия
• Регрессия хребта
• Регрессия лассо
• Регрессия ElasticNet

Отслеживание сложных уравнений, необходимых для каждого типа регрессионной модели, может показаться сложным для среднего специалиста в области малого бизнеса, не имеющего обширной подготовки в области статистики. К счастью, программное обеспечение для статистического анализа предназначен для выполнения математических расчетов за вас, если вы можете поддерживать точные базы данных, которые помогают создавать различные регрессионные модели, актуальные для вашего бизнеса, без необходимости запоминать список уравнений. Некоторые варианты программного обеспечения для статистического анализа, которые включают возможности регрессионного анализа, включают:

NLREG: Предлагает возможности модели линейной и нелинейной регрессии.

Преимущества регрессионного анализа

Большинство малых предприятий на регулярной основе производят большие объемы неорганизованных данных, которые могут быть полезны при правильной интерпретации. Подумайте о том, как регрессия может дать вам возможность использовать данные о продажах, вашей рабочей силе, выпуске новых продуктов, налогах и многом другом для развития вашего бизнеса. Разумное использование приложений регрессионной модели может дать некоторые из следующих пяти преимуществ:

Идентификация ошибки: Что, если вы думаете, что ВВП наиболее тесно коррелирует с продажами, когда на самом деле погода или запуск новых продуктов?

Когда вы работаете с регрессионными моделями, попробуйте использовать различные независимые и зависимые переменные, чтобы ответить на ваши вопросы о вашем бизнесе. Если ваши первые попытки не показывают корреляции, попробуйте другие неожиданные переменные, которые могут вас удивить, показав сильную корреляцию. Эта новая информация поможет вам по-другому взглянуть на свой бизнес и поможет вам расти быстрее, чем вы могли себе представить.

Ограничения регрессионного анализа

Хотя новый подход к независимым и зависимым переменным может помочь вам быстрее и проще построить свой бизнес, это только в том случае, если данные точны. Регрессионный анализ не лишен подводных камней, рисков и ограничений. Не упустите следующие препятствия, задавая вопросы и отвечая на них с помощью регрессионного прогнозирования:

Предположения: Ваши предположения как владельца бизнеса ограничивают данные, которые вы видите как достаточно важные, чтобы их можно было включить в регрессионную модель.

Поскольку использование регрессионной модели в бизнес-планировании может быть полезным, но не идеальным, важно сочетать регрессионный анализ с другими методами прогнозирования. Рассмотрите возможность включения в свои усилия по прогнозированию некоторых из следующих методов:

Исследования рынка: Опросы и фокус-группы позволяют лучше понять желания и потребности клиентов.

Корреляция против причинно-следственной связи

Одним из основных соображений при работе с прогнозированием регрессии в бизнесе является то, что ваша базовая модель регрессии показываеткорреляция не причинно-следственная связь. Например, регрессионная модель, показывающая рост продаж снежных шишек в жаркую погоду, показывает, что жаркая погода и продажи тесно связаны. коррелированный. Эта модель не показывает Зачем они тесно взаимосвязаны. Чтобы выяснить причину корреляции, требуется дальнейшее расследование.

Если вы хотите, чтобы ваши маркетинговые усилия говорили о причине увеличения продаж, вам нужно будет провести опросы, беседы и фокус-группы, чтобы определить причину корреляции в бизнес-тенденциях. В случае продажи снежных шишек вы можете обнаружить несколько распространенных причин увеличения продаж снежных шишек в жаркие дни, такие как повышенная жажда, перегрев или больше времени на открытом воздухе с голодными детьми. Выяснение того, почему две переменные тесно взаимосвязаны, поможет вам лучше удовлетворять потребности клиентов и привлекательно рекламировать свой бизнес.

Источник: ru1.financieremedia.com