![]() |
Regressie-analyseKenniscentrum |
28 items • 429.415 bezoeken
Wat is Regressie-analyse? Beschrijving
Gebruik van Regressie-analyse. VoordelenRegressie-analyse kan het resultaat voorspellen van een bepaalde belangrijke bedrijfsindicator (afhankelijke variabele) gebaseerd op de interactie van andere gerelateerde bedrijfsfactoren (verklarende variabelen). Bijvoorbeeld: het staat u toe om verkoopvolume te voorspellen, gebruikend het bedrag besteed bij de reclame en het aantal verkoopmensen dat u aanwendt. Natuurlijk, zou een echt model meer variabelen vergen en veel complexer zijn. Niemand kan werkelijk in de toekomst kijken. Nochtans kunnen moderne statistische methodes, econometrische modellen en bedrijfsintelligentiesoftware worden gebruikt om te voorspellen en in te schatten wat er in de toekomst gaat gebeuren. Regressie-analyse modellen worden gebruikt om ons te helpen de waarde te voorspellen van één onbekende variabele, door één of meerdere andere variabelen, wiens waarden vooraf kunnen worden bepaald. Stappen in Regressie-analyse. ProcesHet eerste stadium van het proces is de variabele te identificeren die wij moeten voorspellen (de afhankelijke variabele). Dan voeren wij een meervoudige regressie-analyse uit, die zich op de variabelen concentreert die wij willen gebruiken als voorspellers (verklarende variabelen). De meervoudige regressie-analyse zou dan het verband tussen de afhankelijke veranderlijke en verklarende variabelen moeten identificeren. Dit wordt dan definitief gepresenteerd als een model (formule).
Vergelijk met: Dynamische Regressie | Onderliggende Factoranalyse | Exponential Smoothing | ARIMA | Analytische CRM | Operations Research Keer terug naar Management Discipline: Financiën & Investeren | Marketing & Verkoop Meer Managementmethoden, managementmodellen en managementtheorie |
|
Over 12manage | Adverteren | Link naar 12manage / Citeer ons | Privacy | Suggesties | Gebruiksvoorwaarden
© 2023 12manage - The Executive Fast Track. V16.1 - Laatst bijgewerkt op: 8-2-2023. Alle namen ™ van hun eigenaren.