Analyse de Régression

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Décrit et évalue la relation entre la variable dépendante, et une ou plusieurs variables indépendantes. Explication de l'Analyse de Régression. Prévisions statistiques.

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

analyse de régression (prévisions statistiques) 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).


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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