Análisis de Regresión

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Describiendo y evaluando la relación entre una variable dependiente, y una o más variables independientes. Descripción del Análisis de Regresión. Pronóstico estadístico.

Índice

  1. Resumen
  2. Foro
  3. Mejores Prácticas
  4. Expert Tips
  5. Recursos

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¿Qué es el Análisis de Regresión? Explicación

análisis de la regresión (pronóstico estadístico) El Análisis de Regresión es un modelo estadístico de pronóstico, esto se refiere a describir y evaluar la relación entre una variable dada (generalmente llamada la variable dependiente o relacionada) y una o más variables (generalmente llamadas variables independientes).


Uso del Análisis de Regresión. Beneficios

El análisis de la regresión puede predecir el resultado de un indicador dominante determinado del negocio (variable relacionada) basado en sus interacciones con otros factores directivos (las variables explicativas). Por ejemplo: permite que usted prediga el volumen de ventas, usando la cantidad anterior de publicidad y el número de personal de ventas que usted emplea. Por supuesto, un modelo verdadero necesitaría más variables y es mucho más complejo.


Nadie puede realmente ver el futuro. Como sea, los métodos estadísticos modernos, los modelos econométricos y el software de inteligencia de negocio se pueden utilizar para pronosticar y para estimar qué va a suceder en el futuro.


Los modelos del Análisis de Regresión se utilizan para ayudarnos a predecir el valor de una variable desconocida, con unas o más otras variables que valores puedan ser predeterminados.


Pasos al interior del Análisis de Regresión. Proceso

La primera etapa del proceso es identificar la variable que debemos predecir (la variable relacionada). Entonces realizamos el Análisis de Regresión múltiple, centrándose en las variables que deseamos utilizar como predictores (variables explicativas). El Análisis de Regresión múltiple entonces identificará la relación entre la variable relacionada y las variables explicativas. Entonces, finalmente esto se presenta como modelo (fórmula).


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