Wie Unternehmen verwenden Regressionsanalyse Statistik
Regressionsanalyse ist ein statistisches Werkzeug für die Untersuchung der Beziehungen zwischen den Variablen. Normalerweise sucht der Forscher den kausalen Effekt einer Variablen auf eine andere zu ermitteln - die Wirkung einer Preiserhöhung bei Bedarf, zum Beispiel, oder die Auswirkungen von Änderungen in der Geldmenge auf die Inflationsrate.
Regressionsanalyse wird verwendet, um die Stärke und die Richtung der Beziehung zwischen zwei linear bezogenen Variablen zu ermitteln: X und Y X ist die "independent" variable und Y ist die "abhängig" Variable.
Die zwei Grundtypen von Regressionsanalyse, sind:
Einfache Regressionsanalyse: Verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer einzigen unabhängigen variabel- zum Beispiel abschätzen zu können, die Beziehung zwischen der Ernteerträge und Niederschläge.
Die multiple Regressionsanalyse: Verwendet, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und zwei oder mehreren unabhängigen Variablen- zum Beispiel abschätzen zu können, ist die Beziehung zwischen den Gehältern der Arbeitnehmer und ihrer Erfahrung und Ausbildung.
Die multiple Regressionsanalyse stellt einige zusätzliche Komplexität kann aber realistischere Ergebnisse als einfache Regressionsanalyse erzeugen.
Die Regressionsanalyse basiert auf mehreren starken Annahmen über die Variablen, die geschätzt werden. Es werden mehrere Schlüssel Tests verwendet, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind, einschließlich Hypothesentests. Diese Tests werden verwendet, um sicherzustellen, dass die Regressionsergebnisse sind nicht einfach durch zufällige Chance sondern zeigen eine tatsächliche Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen.
Eine geschätzte Regressionsgleichung kann für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen, wie beispielsweise eingesetzt werden:
Messung der Auswirkungen auf einen Gewinn des Unternehmens von einem Anstieg der Gewinne
Zu verstehen, wie empfindlich ein Umsatz sind die Unternehmen zu Änderungen der Werbeausgaben
Zu sehen, wie ein Aktienkurs von Zinsänderungen betroffen ist
Die Regressionsanalyse kann auch für die Prognose purposes- zum Beispiel verwendet werden, kann eine Regressionsgleichung verwendet werden, um die künftige Nachfrage zu prognostizieren für die Produkte eines Unternehmens.
Aufgrund der extremen Komplexität der Regressionsanalyse wird oft durch den Einsatz von Spezialrechner oder Tabellenkalkulationsprogrammen implementiert.