Verstehen, wann die lineare Regression verwendet werden sollte (mit Beispielen) • BUOM

29. Juli 2021

Für Unternehmen ist es hilfreich zu verstehen, wann die lineare Regression sinnvoll ist, um relevante Informationen zu finden und genaue Prognosen zu erstellen. Wenn Sie daran interessiert sind, den Zusammenhang zwischen Ihrer Betriebsleistung und Ihren Finanzprognosen zu verstehen, kann Ihnen diese lineare Regressionsanalyse helfen. Der effektive Einsatz dieses Vorhersageprozesses ist wertvoll, da er Einblicke in kritische Bereiche des Unternehmens liefern kann. In diesem Artikel definieren wir, was lineare Regression ist, diskutieren ihre Bedeutung, heben die Berufe hervor, die sie verwenden, und bieten drei Beispiele dafür, wie Sie lineare Regression in der Analyse verwenden können.

Was ist lineare Regression?

Die lineare Regression ist ein statistischer Modellierungsprozess, der die Beziehung zwischen zwei Variablen vergleicht, bei denen es sich normalerweise um unabhängige oder unabhängige Variablen und abhängige Variablen handelt. Damit Variablen nützliche Informationen modellieren können, ist es sinnvoll sicherzustellen, dass sie zusammen aussagekräftige Informationen erzeugen können. Beispielsweise können Variablen im Zusammenhang mit dem Markenengagement und der Nachfrage nach einem Produkt nützlich sein, während Variablen im Zusammenhang mit dem Markenengagement und dem Produktionszeitpunkt möglicherweise nicht so viele Erkenntnisse liefern.

Viele Analysten verlassen sich auf bestimmte Regressionsformeln, um eine visuelle Darstellung der von ihnen ausgewerteten Daten zu erstellen. In einem Diagramm erzeugen diese visuellen Elemente eine Linie, die bei der linearen Regression verwendet wird, um die Änderungsrate zwischen zwei Variablen zu messen. Bei der Lösung der linearen Regression ist es wichtig, diese Art von Visuals zu verwenden, um die Werte zu finden, die für die Durchführung von Berechnungen zur Bewertung verschiedener Geschäftsmetriken erforderlich sind. Wenn Sie die lineare Regression regelmäßig verwenden möchten, kann eine Regressionsanalysesoftware den Prozess vereinfachen.

Warum ist es wichtig, die lineare Regression zu verstehen?

Das Verständnis der linearen Regression ist wichtig, da sie eine wissenschaftliche Berechnung zur Bestimmung und Vorhersage zukünftiger Ergebnisse bietet. Die Möglichkeit, Prognosen zu finden und auszuwerten, kann vielen Unternehmen und Einzelpersonen zugute kommen, beispielsweise durch die Rationalisierung von Abläufen und den Erhalt detaillierter Forschungsmaterialien.

Beispielsweise können Sie Daten erhalten, die Ihnen bei der Optimierung Ihrer Marketing- oder Produktionsabläufe helfen, indem Sie mit diesem Prozess die Beziehungen zwischen verschiedenen Faktoren analysieren. Ebenso können Sie detaillierte Data-Mining-Materialien zu den Zusammenhängen zwischen wichtigen Faktoren erhalten und diese in Stakeholder-Präsentationen, Verbesserungspläne oder Fallstudiendokumente einbinden.

In welchen Berufen wird häufig die lineare Regression angewendet?

Diese Prognosemethode kann in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt werden, darunter Wirtschaft, Biowissenschaften, Umweltwissenschaften, Verhaltens- und Sozialwissenschaften. Hier finden Sie weitere Informationen darüber, wie diese Felder die lineare Regression verwenden:

Geschäftsteams

Wenn Sie für ein Unternehmen oder eine Organisation arbeiten, können Sie die lineare Regression nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Insbesondere wenn Sie große Datenmengen sammeln, kann dieser Prozess Ihre Analysebemühungen unterstützen, da Sie damit Rohdaten in Zieldaten umwandeln können. Sie können diesen Prozess auch nutzen, um neue Geschäftsbeziehungsmodelle zu finden. Sie können damit beispielsweise Kauf- oder Interaktionsmuster von Verbrauchern untersuchen, um vorherzusagen, wann Ihre Produkte oder Dienstleistungen stärker nachgefragt werden könnten.

Sportanalysten

Sportanalysten können die lineare Regression nutzen, um Fans von Sportmannschaften nützliche Informationen bereitzustellen. Sie können sich beispielsweise auf einen Prozess beziehen, der bestimmt, wie gut eine Mannschaft im nächsten Spiel abschneiden kann, oder wie Profimannschaften derselben Sportart sich gegenseitig bewerten. Eine weitere Möglichkeit wäre die Analyse einzelner Sportler und die Gewinnung detaillierter Informationen über deren individuelle Leistung.

Ökologie

Ökologische Arbeiten in Bereichen wie Nachhaltigkeit können auch die lineare Regression nutzen, um die Beziehungen einzelner Elemente in der Natur zu vergleichen. Beispielsweise kann sich der Grad der Verschmutzung auf die Temperatur auswirken oder auf einfachere Dinge wie die Art und Weise, wie sich die Wassermenge, die Pflanzen erhalten, auf ihr Wachstum auswirkt. Dieser Prozess kann auch dazu beitragen, zukünftige Umweltbedingungen vorherzusagen, um Nachhaltigkeitsexperten darüber zu informieren, welche aktuellen Abläufe möglicherweise angepasst werden müssen.

Finanzanalysten

Finanzanalysten verwenden häufig lineare Regression, um Investitionsrenditen vorherzusagen und die betriebliche und finanzielle Leistung ihrer Organisationen zu verstehen. Die lineare Regression ist für das Preismodell für Kapitalanlagen von entscheidender Bedeutung, da sie Finanzexperten dabei hilft, die Beziehung zwischen erwarteten Vermögensrenditen und den damit verbundenen Marktrisiken zu bestimmen. Die Verwendung eines linearen Modells zur Bewertung von Finanzprojekten und -ergebnissen hilft diesen Fachleuten, die Rentabilität ihrer Unternehmen aufrechtzuerhalten.

3 Beispiele für die Verwendung der linearen Regression

Sie können die lineare Regression verwenden, wenn Sie mehr über die Beziehung zwischen verschiedenen Datenvariablen erfahren möchten. Hier sind einige konkrete Beispiele für Szenarien, in denen dieser statistische Analyseprozess eingesetzt werden kann:

Beispiel 1: Marketinginteraktion

Personalized Health Now, ein virtueller Patientenversorgungsdienst, ist daran interessiert, den Zusammenhang zwischen seinem neuen Engagement bei Marketingbemühungen und der Anzahl neuer Patienten, die er seitdem aufgenommen hat, zu verstehen. Sie verwenden ihre Marketing-Interaktionsdaten als unabhängige Variable und neue Patientenzahlen als abhängige Variable. Sehen Sie sich dann die nach Y- und X-Achse geordneten Datentabellen an, um die Berechnung abzuschließen. Das Ergebnis könnte Personal Health Now Informationen darüber liefern, ob ihre neuen Marketingbemühungen dazu beitragen, neue Patienten zu gewinnen, und wenn ja, könnte sich das Unternehmen dafür entscheiden, diese Bemühungen fortzusetzen oder zu fördern.

Beispiel 2: Sportanalyse

Peyton Craft, Moderator des Sportanalysten-Podcasts, macht Vorhersagen für die bevorstehende Sportmeisterschaft und teilt sie mit den Zuhörern. Er beginnt diesen Prozess mit einer statistischen Untersuchung der Gewinne und Verluste. Die Anzahl der Siege stellt die unabhängige Variable und die Anzahl der Verluste die abhängige Variable in seiner linearen Regressionsanalyse dar. Für jedes Team vervollständigt Herr Craft die Berechnung mit seiner Datentabelle und vergleicht dann die Ergebnisse. Dieser Vergleich kann ihm dann Informationen liefern, die er vor dem Sportereignis mit seinen Podcast-Hörern teilen möchte.

Beispiel 3: Ökologische Prozesse

Conservation Clam, eine Umweltorganisation, ist daran interessiert, die Auswirkungen der Umweltverschmutzung auf das Ausmaß der Dürre zu verstehen. Die Organisation verwendet ihre Verschmutzungsdaten als unabhängige Variable und Dürredaten als abhängige Variable. Anschließend organisieren Umweltanalytiker und -forscher Datentabellen, um die Berechnung abzuschließen. Die Ergebnisse von Conservation Clam können den Teams dann die Informationen liefern, die sie benötigen, um die Auswirkungen der Umweltverschmutzung auf das Ausmaß der Dürre zu verstehen. Umweltgruppen innerhalb einer Organisation können diese Daten auch für Fallstudien nutzen, um Investoren anzulocken, Finanzierung zu sichern und die Öffentlichkeit über laufende Naturschutzbemühungen zu informieren.