Regresi Linear vs. Regresi Pelbagai: Gambaran Keseluruhan
Analisis regresi adalah kaedah statistik biasa yang digunakan dalam kewangan dan pelaburan. Regresi linear adalah salah satu teknik analisis regresi yang paling biasa. Regresi berganda adalah kelas regresi yang lebih luas yang merangkumi regresi linier dan tak linear dengan pelbagai pemboleh ubah.
Regresi sebagai alat membantu mengumpulkan data bersama untuk membantu orang dan syarikat membuat keputusan yang bermaklumat. Terdapat pembolehubah yang berlainan dalam permainan dalam regresi, termasuk pembolehubah bergantung-pembolehubah utama yang anda cuba fahami-dan faktor-faktor pembolehubah bebas yang mungkin memberi kesan kepada pembolehubah yang bergantung.
Untuk membuat analisis regresi berfungsi, anda mesti mengumpul semua data yang relevan. Ia boleh dibentangkan pada graf, dengan paksi-x dan paksi-y.
Terdapat beberapa sebab utama orang menggunakan analisis regresi:
- Untuk meramalkan keadaan ekonomi masa hadapan, trend, atau nilai Untuk menentukan hubungan antara dua atau lebih pemboleh ubahUntuk memahami bagaimana satu perubahan berubah apabila perubahan lain
Terdapat banyak jenis analisis regresi. Untuk tujuan artikel ini, kita akan melihat dua: regresi linear dan regresi berganda.
Regresi Linear
Ia juga dikenali sebagai regresi linear yang mudah. Ia membuktikan hubungan antara dua pembolehubah menggunakan garis lurus. Regresi linear cuba untuk membuat garis yang paling dekat dengan data dengan mencari cerun dan memintas yang menentukan garis dan meminimalkan kesalahan regresi.
Jika dua atau lebih pemboleh ubah penjelasan mempunyai hubungan linear dengan pembolehubah bergantung, regresi dipanggil regresi linear berganda.
Banyak hubungan data tidak mengikuti garis lurus, jadi ahli statistik menggunakan regresi bukan linear sebaliknya. Kedua-duanya adalah sama di dalam kedua-dua trek tindak balas tertentu daripada satu set pemboleh ubah secara grafik. Tetapi model tidak linear lebih rumit daripada model linear kerana fungsi itu dibuat melalui satu siri asumsi yang mungkin berasal dari percubaan dan kesilapan.
Regresi Pelbagai
Ia jarang berlaku bahawa pembolehubah bergantung hanya satu pembolehubah. Dalam kes ini, penganalisis menggunakan regresi berganda, yang cuba menerangkan pembolehubah bergantung menggunakan lebih daripada satu pemboleh ubah bebas. Regresi berganda boleh linear dan tidak linear.
Regresi berganda didasarkan pada andaian bahawa terdapat hubungan linear antara kedua-dua pembolehubah bergantung dan bebas. Ia juga tidak menganggap korelasi utama antara pembolehubah bebas.
Seperti yang dinyatakan di atas, terdapat beberapa kelebihan yang berbeza untuk menggunakan analisis regresi. Model-model ini boleh digunakan oleh perniagaan dan ahli ekonomi untuk membantu membuat keputusan praktikal.
Sebuah syarikat tidak boleh hanya menggunakan analisis regresi untuk memahami situasi tertentu seperti mengapa panggilan perkhidmatan pelanggan jatuh, tetapi juga untuk membuat ramalan berpandangan ke hadapan seperti angka jualan di masa depan, dan membuat keputusan penting seperti jualan dan promosi khas.
Regresi Linear vs. Regresi Pelbagai: Contoh
Pertimbangkan seorang penganalisis yang ingin mewujudkan hubungan linear antara perubahan harian dalam harga saham syarikat dan pemboleh ubah penjelasan lain seperti perubahan harian dalam jumlah dagangan dan perubahan harian dalam pulangan pasaran. Jika dia menjalankan regresi dengan perubahan harian dalam harga saham syarikat sebagai pemboleh ubah yang bergantung dan perubahan harian dalam jumlah dagangan sebagai pembolehubah bebas, ini akan menjadi contoh regresi linear yang sederhana dengan satu pemboleh ubah penjelasan.
Jika penganalisis menambah perubahan harian dalam pulangan pasaran ke dalam regresi, ia akan menjadi regresi linear berganda.
Takeaways Utama
- Analisis regresi adalah kaedah statistik biasa yang digunakan dalam kewangan dan pelaburan. Regresi linear adalah salah satu teknik analisis regresi yang paling biasa. Regresi berganda adalah kelas regresi yang lebih luas yang merangkumi regresi linier dan tak linear dengan pelbagai pemboleh ubah.
