Regression Analysis (Регрессионный анализ)

Центр Знаний

Что такое Regression Analysis (Регрессионный анализ)? Описание

Regression Analysis (Регрессионный анализ) - модель статистического прогнозирования, которая описывает и оценивает отношение между данной переменной (называемой зависимой переменной/dependant variable) и одной или более другими переменными (называемыми независимыми переменными/independant variables).

Применение Regression Analysis (Регрессионный анализ). Преимущества

Регрессионный анализ может предсказать исход любого ключевого бизнес показателя (зависимой переменной) на основании взаимодействия с другими связанными факторами бизнеса (объясняющими переменными). Например: он позволяет вам предсказать объем продаж, используя количество средств, потраченных на рекламу, и число людей, задействованных в продажах. Конечно, реальной модели потребуется больше переменных и она будет значительно более комплексной.

Никто не может реально заглянуть в будущее. Однако современные статистические методы, эконометрические модели и программное обеспечение корпоративного интеллекта могут быть использованны, для того чтобы спрогнозировать и оценить будущие события.

Модели Regression Analysis (Регрессионный анализ) используются, для того чтобы помочь предсказать значение одной неизвестной переменной с помощью одной и более других переменных.

Стадии в Regression Analysis (Регрессионный анализ). Процесс

Первый этап процесса состоит в определении переменной для прогнозирования (зависимой переменной). После этого выполняется множественный регрессионный анализ с использованием объясняющих переменных. Множественный регрессионный анализ после этого определяет отношение между зависимой переменной и объясняющими переменными. Затем это представляется окончательной моделью (формулой).

Форум   Форум о Регрессионный анализ. How to Perform a Regression Analysis. Main Steps When it comes to data analysis, regression is one of the most important methods. It is generally used to draw conclusion (...) 10   2 реакции   Explanation of Regression Formula The regression formula is: Y = B0 + B1X or: Dependent variable = constant + B1 7   0 реакции   Difference Between a Random Sample and Time Series Hi all... I would like to know the basic difference between a random sample and time series.. Can someone please explai (...) 3   2 реакции

Лучшие Лрактики Темы для обсуждения с самым высоким рейтингом для обсуждения Регрессионный анализ. Здесь вы найдете самые ценные идеи и практические предложения. 🥇 Regression Analysis Enables one to Determine the most Critical Predictor Variable Great description of regresion analysis. So well presented that any person with no statistical background can have a fee (...) 19   0 реакции   🥈 Regression Analysis in Sales Forecasting I need assistance in the use of regression analysis in sales forecasting. What are some common variables used and how ar (...) 8   1 реакции   🥉 Regression Analysis Example Let�s say the demand relationship for apples is: Q = 120 � 1.8 P Can you explain exactly what this means? Explain how, (...) 6   4 реакции   Number of Variables in Regression Analysis? In a cross-sectional study for regression analysis, how many observations should at least be used? (...) 5   1 реакции   Theoretical and Statistical Explanations I would like to understand how to determine the theoretical and statistical explanations and the residuals in the model (...) 3   0 реакции

Сравните с: Dynamic Regression (Динамическая регрессия)  |  Exploratory Factor Analysis (Исследовательский факторный анализ)  |  Exponential Smoothing (Экспоненциальное сглаживание)  |  ARIMA  |  Analytical CRM (Аналитический CRM)  |  Operations Research (Исследование операций)

Возврат на главную страницу: Финансы и Инвестиции  |  Маркетинг

Больше: Методы, Модели и Теории Менеджмента