Analyse de Régression

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Qu'est-ce que l'Analyse de Régression ? Description

L'Analyse de Régression est un modèle statistique de prévisions, elle sert à décrire et évaluer la relation entre une variable donnée (habituellement appelée la variable dépendante) et une ou plusieurs autres variables (habituellement appelées les variables indépendantes).

Exemple d'analyse de régression

Supposons qu'un responsable marketing ou commercial souhaite prédire les chiffres du mois prochain dans un segment donné. Bien sûr, de nombreux facteurs pourraient potentiellement affecter ces chiffres, tels qu'une promotion par un concurrent ou peut-être l'introduction d'un nouveau produit amélioré. Ce sont ce qu'on appelle des variables qui peuvent affecter les ventes futures. Il pourrait y avoir une personne dans l'organisation qui affirme que la quantité de pluie au cours de ce mois sera plus importante. Il peut y avoir de nombreux facteurs potentiels de ce type.

Dans une telle situation, nous pouvons utiliser une analyse de régression pour trier mathématiquement les variables afin de déterminer celles qui auront réellement un impact sur les ventes. L'analyse de régression nous donne essentiellement la réponse à des questions telles que : Quels facteurs sont les plus importants ? Quels facteurs devons-nous ignorer ? Comment certains facteurs sont-ils liés? Et : avec quelle confiance pouvons-nous faire confiance à ces facteurs ?

Dans l'analyse de régression, ces facteurs sont appelés "variables". Vous avez une variable dépendante : le facteur principal que vous prédisez. Dans notre cas, il s'agit des ventes mensuelles. Et il y a des variables indépendantes (également : variables explicatives) : facteurs qui, selon vous, peuvent avoir un impact sur la variable dépendante.

Utilisation de l'Analyse de Régression. Avantages

L'analyse de régression peut déduire le résultat d'un indicateur clé de l'activité de l'entreprise (variable dépendante) basé sur les interactions d'autres facteurs d'activité relatifs (variables explicatives). Par exemple : elle te permet pour déduire le volume de ventes, utilisant le montant passé sur la publicité et le nombre de peuples de ventes que vous employez. Naturellement, un modèle réel aurait besoin de plus de variables et est beaucoup plus complexe.

Personne ne peut vraiment voir dans le futur. Cependant, les méthodes statistiques modernes, les modèles économétriques et les logiciels de business intelligence peuvent être utilisés pour prévoir et évaluer ce qui va se produire dans le futur.

Des modèles de Analyse de Régression sont utilisés pour nous aider à déduire la valeur d'une variable inconnue, par une ou plusieurs autres variables dont les valeurs peuvent être prédéterminées.

Étapes de l'Analyse de Régression. Processus

La première étape du processus est d'identifier la variable que nous devons déduire (la variable dépendante). Puis nous réalisons l'analyse de régression multiple, se concentrant sur les variables que nous voulons utiliser comme facteurs prédictifs (variables explicatives). L'analyse de régression multiple identifierait alors la relation entre la variable dépendante et les variables explicatives. est ensuite finalement présenté comme un modèle (formule).

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