Regression Analysis

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Descrevendo e avaliando o relacionamento entre a variável dependente, e umas ou mais variáveis independentes. Explanação de Regression Analysis. Forecasting estatístico.


Que é Regression Analysis? Descrição

análise da regressão (forecasting estatístico)Regression Analysis é um modelo estatístico do forecasting, aquele é concernido com a descrição e a avaliação do relacionamento entre um variável dado (chame geralmente a variável dependente) e um ou mais outras variáveis (chames geralmente as variáveis independentes).


Uso de Regression Analysis. Benefícios

A análise da regressão pode predizer o resultado de um indicador chave dado do negócio (variável dependente) baseado nas interações de outros fatores causando relacionados do negócio (variáveis explanatórias). Por exemplo: permite que você prediga o volume de vendas, usando a quantidade gastada em anunciar e o número dos povos das vendas que você emprega. Naturalmente, um modelo real necessitaria mais variáveis e é muito mais complexo.


Ninguém pode realmente ver no futuro. Os métodos estatísticos de qualquer modo modernos, os modelos econométricos e o software da inteligência de negócio podem ser usados prever e estimar o que está indo acontecer no futuro.


Os modelos de Regression Analysis são usados ajudar-nos predizer o valor de uma variável desconhecida, com uma ou mais outras variáveis cujos os valores podem ser predeterminados.


Etapas em Regression Analysis. Processo

O primeiro estágio do processo é identificar a variável que nós devemos predizer (a variável dependente). Então nós realizamos a análise de regressão múltipla, focalizando nas variáveis que nós queremos se usar como predictors (variáveis explanatórias). A análise de regressão múltipla identificaria então o relacionamento entre a variável dependente e as variáveis explanatórias. Isto é apresentado então finalmente como um modelo (fórmula).


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