Regresie liniară vs. regresie multiplă: Care este diferența?
Regresia liniară vs. Regresia multiplă: o prezentare generală
Analiza de regresie este o metodă statistică comună utilizată în investiții. Regresia liniară este una dintre cele mai frecvente tehnici de analiză a regresiei. Regresia multiplă este o clasă mai largă de regresii care cuprinde regresii liniare și neliniare cu variabile explicative multiple.
Regresia ca instrument ajută la colectarea datelor împreună pentru a ajuta oamenii și companiile să ia decizii în cunoștință de cauză. Există diferite variabile în joc în regresie, inclusiv o variabilă dependentă – variabila principală pe care încercați să o înțelegeți – și o variabilă independentă – factori care pot avea un impact asupra variabilei dependente.
Pentru ca analiza de regresie să funcționeze, trebuie să colectați toate datele relevante. Poate fi prezentat pe un grafic, cu axa x și axa y.
Există mai multe motive principale pentru care oamenii folosesc analiza de regresie:
- Pentru a prezice condițiile, tendințele sau valorile economice viitoare
- Pentru a determina relația dintre două sau mai multe variabile
- Pentru a înțelege cum se schimbă o variabilă atunci când se schimbă alta
Există multe tipuri diferite de analize de regresie. În scopul acestui articol, vom analiza două: regresia liniară și regresia multiplă.
Regresie liniara
Se mai numește regresie liniară simplă. Stabilește relația dintre două variabile folosind o linie dreaptă. Regresia liniară încearcă să traseze o linie care se apropie cel mai mult de date prin găsirea pantei și a interceptării care definesc linia și minimizează erorile de regresie.
Dacă două sau mai multe variabile explicative au o relație liniară cu variabila dependentă, regresia se numește regresie liniară multiplă.
Multe relații de date nu urmează o linie dreaptă, astfel încât statisticienii folosesc în schimb regresia neliniară. Cele două sunt similare prin faptul că ambele urmăresc grafic un anumit răspuns dintr-un set de variabile. Dar modelele neliniare sunt mai complicate decât modelele liniare, deoarece funcția este creată printr-o serie de ipoteze care pot proveni din încercări și erori.
Regresie multiplă
Este rar ca o variabilă dependentă să fie explicată de o singură variabilă. În acest caz, un analist folosește regresia multiplă, care încearcă să explice o variabilă dependentă folosind mai multe variabile independente. Regresiile multiple pot fi liniare și neliniare.
Regresiile multiple se bazează pe presupunerea că există o relație liniară între variabilele dependente și independente. De asemenea, nu presupune nicio corelație majoră între variabilele independente.
După cum sa menționat mai sus, există mai multe avantaje diferite în utilizarea analizei de regresie. Aceste modele pot fi utilizate de către întreprinderi și economiști pentru a ajuta la luarea deciziilor practice.
O companie nu poate folosi doar analiza de regresie pentru a înțelege anumite situații precum motivele pentru care apelurile de servicii pentru clienți scad, ci și pentru a face predicții anticipative, cum ar fi cifrele de vânzări în viitor, și pentru a lua decizii importante, cum ar fi vânzări speciale și promoții.
Regresie liniară versus regresie multiplă: Exemplu
Luați în considerare un analist care dorește să stabilească o relație liniară între modificarea zilnică a prețurilor acțiunilor unei companii și alte variabile explicative, cum ar fi modificarea zilnică a volumului tranzacționării și schimbarea zilnică a randamentelor pieței. Dacă el efectuează o regresie cu modificarea zilnică a prețurilor acțiunilor companiei ca variabilă dependentă și schimbarea zilnică a volumului de tranzacționare ca variabilă independentă, acesta ar fi un exemplu de regresie liniară simplă cu o singură variabilă explicativă.
Dacă analistul adaugă schimbarea zilnică a revenirii pieței în regresie, ar fi o regresie liniară multiplă.
Chei de luat masa
- Analiza de regresie este o metodă statistică comună utilizată în finanțe și investiții.
- Regresia liniară este una dintre cele mai frecvente tehnici de analiză a regresiei.
- Regresia multiplă este o clasă mai largă de regresii care cuprinde regresii liniare și neliniare cu variabile explicative multiple.