Regression Analysis

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記述し、従属変数間の関係を評価し、そして1つ以上の独立変数。 Regression Analysisの説明。 統計的な予測。

目次

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Regression Analysisは何であるか。 記述

回帰分析(統計的な予測)Regression Analysisは統計的な予測モデルである、それはある特定の変数(通常従属変数とと称される)と1つ以上の他の変数間の関係をかかわっている(通常独立変数とと称される)記述し、評価することに。


Regression Analysisの使用法。 利点

回帰分析は他の関連ビジネス起動力(説明的な変数)の相互作用に基づいてある特定の主ビジネス表示器(従属変数)の結果を予測できる。 例えば: それは広告に使われる量およびあなたが雇う販売の人々の数を使用して売上高を、予測することを可能にする。 当然、実質モデルはより多くの変数を必要とし、はるかに複雑である。


だれも未来に実際に見ることができない。 どんなに現代統計的な方法、計量経済モデルおよびビジネスインテリジェンスソフトウェアは予測し、将来起こるだろうものが推定するのに使用することができる。


Regression Analysisモデルが私達が価値が前もって決定することができる1つ以上の他の変数によって1つの未知の変数の価値を、予測するのを助けるのに使用されている。


Regression Analysisのステップ。 プロセス

プロセスの第一段階は私達が予測しなければならない変数を識別することである(従属変数)。 それから私達は私達が予言者(説明的な変数)として使用したいと思う変数に焦点を合わせる多数の回帰分析を遂行する。 多数の回帰分析はそれから従属変数と説明的な変数間の関係を識別する。 これはモデル(フォーミュラ)としてそれから最終的に示される。


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