Comment les entreprises utilisent des statistiques d'analyse de régression
L'analyse de régression est un outil statistique utilisé pour l'étude des relations entre les variables. Habituellement, l'enquêteur cherche à savoir l'effet causal d'une variable sur une autre - l'effet d'une hausse des prix sur demande, par exemple, ou l'effet des variations de la masse monétaire sur le taux d'inflation.
L'analyse de régression est utilisée pour estimer la force et la direction de la relation entre les deux variables en relation linéaire: X et Y. X est la variable «indépendant» et Y est la variable "dépendante".
Les deux types de base de l'analyse de régression sont:
Analyse de régression simple: Utilisé pour estimer la relation entre une variable dépendante et une seule Variable- indépendante par exemple, la relation entre les rendements des cultures et des précipitations.
Analyse de régression multiple: Utilisé pour estimer la relation entre une variable dépendante et deux ou variables- plus indépendant par exemple, la relation entre les salaires des employés et de leur expérience et de l'éducation.
Analyse de régression multiple introduit plusieurs complexités supplémentaires, mais peut produire des résultats plus réalistes que l'analyse de régression simple.
L'analyse de régression est basée sur plusieurs hypothèses fortes sur les variables qui sont estimées. Plusieurs tests clés sont utilisés pour assurer que les résultats sont valides, y compris des tests d'hypothèses. Ces tests sont utilisés pour veiller à ce que les résultats de la régression ne sont pas simplement due au hasard aléatoire, mais indiquent une relation réelle entre deux ou plusieurs variables.
Une équation de régression estimée peut être utilisée pour une grande variété d'applications d'entreprise, telles que:
Mesurer l'impact sur les bénéfices d'une société d'une augmentation des profits
Comprendre comment sensible des ventes d'une société sont à des changements dans les dépenses de publicité
En voyant comment un prix de l'action est affectée par les variations des taux d'intérêt
L'analyse de régression peut également être utilisé pour la prévision purposes- par exemple, une équation de régression peut être utilisée pour prévoir la demande future pour les produits d'une entreprise.
En raison de l'extrême complexité de l'analyse de régression, il est souvent mis en œuvre par l'utilisation de calculatrices spécialisées ou des tableurs.
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