회귀 분석 (Regression Analysis)

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종속변수와 하나 또는 그 이상의 독립변수간의 관계를 묘사하고 평가. 회귀 분석(Regression Analysis)의 설명. 통계적인 예측.

목차

  1. 요약
  2. 포럼
  3. 모범 사례
  4. Expert Tips
  5. 자료
  6. 인쇄

회계분석이란 무엇인가? 기술

회귀 분석 (통계적인 예보)회귀분석은 통계적인 예측모델로서 (보통 종속변수라고 불리는) 주어진 변수와 (보통 독립변수라고 불리는) 하나 또는 그 이상의 변수사이의 관계를 묘사하고 설명하는데 관련된 모델이다.


회귀 분석의 사용. 이점

회귀 분석은 다른 관련된 사업 추진요인(설명변수)의 상호작용에 기초하여 주어진 핵심적인 사업지표(종속변수)를 예측할 수 있다. 예를 들면, 회귀분석은 광고에 사용된 금액과 고용된 판매원의 수를 활용하여 판매량을 예측하게 해준다. 물론 실제 모델은 더 많은 변수가 필요하고 훨씬 복잡할 것이다.


어느 누구도 실제로 미래를 볼 수는 없다. 그러나 현대적 통계 방법들, 수리경제학 모델들 및 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 미래에 무엇이 일어날 것인지를 예측하고 견적하는 이용될 수 있다.


Regression Analysis [회귀 분석] 모형은 저희가 그의 가치가 미리 결정될 수 있는 한개 이상 다른 가변을 통해 1개의 불명한 가변의 가치를, 예언할 것을 돕도록 이용된다.


회귀분석의 단계. 프로세스

프로세스의 첫번째 단계는 예측할 변수(종속변수)를 확인하는 것이다. 그 다음 예측변수(설명변수)로 사용하고자하는 변수들에 집중하여 다중회귀분석을 실행한다. 다중회귀분석은 종속변수와 설명변수간의 관계를 확인한다. 그리고 마지막으로 모델(공식)으로 제시된다.


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