Analisi della Regressione

Descrivere e valutare il rapporto fra la variabile dipendente ed uno o più variabili indipendenti. Spiegazione dell'Analisi della Regressione. Previsioni Statistiche. - Italiano

Che cosa è l'Analisi della Regressione? Descrizione

analisi di regressione (previsioni statistiche) L'Analisi della Regressione è un modello di previsioni statistiche, creato per descrivere e valutare il rapporto fra una data variabile (solitamente denominata la variabile dipendente) ed una o più variabili (solitamente denominate le variabili indipendenti).

Uso dell'Analisi della Regressione. Benefici

L'analisi della regressione può predire il risultato di un dato indicatore chiave del business (variabile dipendente) basato sulle interazioni con gli altri driver del business correlati (variabili esplicative). Per esempio: permette di predire il volume delle vendite, usando l'importo speso in pubblicità ed il numero di venditori impiegati. Naturalmente, un modello reale avrebbe bisogno di più variabili e sarebbe molto più complesso.

Nessuno può realmente vedere nel futuro. Per quanto moderni, i metodi statistici, i modelli econometrici ed i business intelligence software possono essere usati per prevedere e valutare quello che potrebbe accadere nel futuro.

I modelli di Analisi della Regressione sono usati per aiutarci a predire il valore di una variabile sconosciuta, attraverso una o più altre variabili i cui valori possono essere predeterminati.

Fasi nell'Analisi della Regressione. Processo

La prima fase del processo è quella di identificare la variabile che dobbiamo predire (la variabile dipendente). Quindi possiamo effettuare l'analisi della regressione multipla, concentrandoci sulle variabili che desideriamo usare come preannunciatori (variabili esplicative). L'analisi della regressione multipla allora identificherebbe il rapporto fra la variabile dipendente e le variabili esplicative. Ciò viene infine presentato come un modello (formula).