Regression Analysis (Регрессионный анализ)

Описание и оценка отношения между зависимой переменной и одной или более независимой переменной. Объяснение Regression Analysis (Регрессионный анализ). Статистическое прогнозирование

Что такое Regression Analysis (Регрессионный анализ)? Описание

регрессионный анализ (статистически прогнозирование) 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).

Вид словаря: 
Рубрика: 
Ключевые слова: 
+1
0
-1