רגרסיה לינארית לעומת רגרסיה מרובה: סקירה כללית
ניתוח רגרסיה הוא שיטה סטטיסטית נפוצה המשמשת במימון והשקעה. רגרסיה לינארית היא אחת הטכניקות הנפוצות ביותר לניתוח רגרסיה. רגרסיה מרובה היא סוג רחב יותר של רגרסיות המקיפה רגרסיות לינאריות ולא לינאריות עם משתני הסבר מרובים.
רגרסיה ככלי עוזר לאחד נתונים יחד כדי לעזור לאנשים וחברות לקבל החלטות מושכלות. ישנם משתנים שונים במשחק ברגרסיה, כולל משתנה תלוי - המשתנה הראשי שאתה מנסה להבין - ומשתנה עצמאי - גורמים שעשויים להשפיע על המשתנה התלוי.
על מנת לגרום לניתוח הרגרסיה לעבוד, עליך לאסוף את כל הנתונים הרלוונטיים. ניתן להציג אותו בתרשים, עם ציר x וציר y.
ישנן כמה סיבות עיקריות שאנשים משתמשים בניתוח רגרסיה:
- כדי לחזות תנאים כלכליים, מגמות או ערכים עתידיים כדי לקבוע את הקשר בין שני משתנים או יותר כדי להבין כיצד משתנה אחד משתנה כאשר משתנה אחר
ישנם סוגים רבים ושונים של ניתוח רגרסיה. לצורך מאמר זה, נסתכל על שניים: רגרסיה לינארית ורגרסיה מרובה.
רגרסיה לינארית
זה נקרא גם רגרסיה לינארית פשוטה. זה קובע את הקשר בין שני משתנים באמצעות קו ישר. רגרסיה לינארית מנסה לשרטט קו המתקרב ביותר לנתונים על ידי מציאת המדרון והיירוט המגדירים את הקו ומזעיטים שגיאות רגרסיה.
אם לשני משתנים מוסברים או יותר יש קשר לינארי עם המשתנה התלוי, הרגרסיה נקראת רגרסיה לינארית מרובה.
יחסי נתונים רבים אינם פועלים בקו ישר, ולכן נתונים סטטיסטיים משתמשים ברגרסיה לא לינארית במקום זאת. השניים דומים בכך ששניהם עוקבים אחר תגובה מסוימת ממערכת של משתנים באופן גרפי. אך מודלים לא לינאריים מורכבים יותר מדגמים לינאריים מכיוון שהפונקציה נוצרת באמצעות סדרת הנחות שעשויות לנבוע מניסוי וטעייה.
רגרסיה מרובה
נדיר שמשתנה תלוי מוסבר על ידי משתנה אחד בלבד. במקרה זה, אנליסט משתמש ברגרסיה מרובה, שמנסה להסביר משתנה תלוי באמצעות יותר ממשתנה עצמאי אחד. רגרסיות מרובות יכולות להיות לינאריות ולא לינאריות.
רגרסיות מרובות מבוססות על ההנחה שיש קשר לינארי בין המשתנים התלויים והבלתי תלויים. זה גם לא מניח שום מתאם עיקרי בין המשתנים הבלתי תלויים.
כאמור, ישנם מספר יתרונות שונים לשימוש בניתוח רגרסיה. מודלים אלה יכולים לשמש עסקים וכלכלנים כדי לעזור לקבל החלטות מעשיות.
חברה יכולה לא רק להשתמש בניתוח רגרסיה כדי להבין מצבים מסוימים כמו מדוע שיחות שירות לקוחות נושרות, אלא גם לבצע תחזיות צופות פני עתיד כמו נתוני מכירות בעתיד ולקבל החלטות חשובות כמו מכירות ומבצעים מיוחדים.
רגרסיה לינארית לעומת רגרסיה מרובה: דוגמה
קחו בחשבון אנליסט שרוצה ליצור קשר ליניארי בין השינוי היומי במחירי המניות של החברה לבין משתנים מסבירים אחרים כמו השינוי היומי בהיקף המסחר והשינוי היומי בתשואות השוק. אם הוא מנהל רגרסיה עם השינוי היומי במחירי המניות של החברה כמשתנה תלוי והשינוי היומי בנפח המסחר כמשתנה עצמאי, זו תהיה דוגמא לרגרסיה לינארית פשוטה עם משתנה מסביר אחד.
אם המטפל מוסיף את השינוי היומי בתשואות השוק לרגרסיה, זו תהיה רגרסיה לינארית מרובה.
Takeaways מפתח
- ניתוח רגרסיה הוא שיטה סטטיסטית נפוצה המשמשת במימון והשקעה. רגרסיה לינארית היא אחת הטכניקות הנפוצות ביותר לניתוח רגרסיה. רגרסיה מרובה היא סוג רחב יותר של רגרסיות המקיפה רגרסיות לינאריות ולא לינאריות עם משתני הסבר מרובים.
