Понимание того, когда использовать линейную регрессию (с примерами)

29 июля 2021 г.

Понимание того, когда использовать линейную регрессию, полезно для компаний, чтобы находить актуальную информацию и делать точные прогнозы. Если вам интересно понять взаимосвязь между вашими операционными показателями или вашими финансовыми прогнозами, этот линейный регрессионный анализ может вам помочь. Эффективное использование этого прогностического процесса ценно, потому что оно может дать представление о критических областях бизнеса. В этой статье мы определяем, что такое линейная регрессия, обсуждаем ее важность, выделяем профессии, которые ее используют, и предлагаем три примера того, как вы можете использовать линейную регрессию в анализе.

Что такое линейная регрессия?

Линейная регрессия — это процесс статистического моделирования, который сравнивает взаимосвязь между двумя переменными, которые обычно являются независимыми или независимыми переменными и зависимыми переменными. Чтобы переменные моделировали полезную информацию, полезно удостовериться, что они вместе могут дать осмысленную информацию. Например, могут быть полезны переменные, касающиеся взаимодействия с брендом и уровня спроса на продукт, в то время как переменные, связанные с вовлечением бренда и временем производства, могут не дать такого большого понимания.

Многие аналитики полагаются на определенные формулы регрессии для создания визуального представления данных, которые они оценивают. На графике эти визуальные элементы создают линию, которую линейная регрессия использует для измерения скорости изменения между двумя переменными. При решении линейной регрессии важно использовать эти типы визуальных элементов, чтобы помочь вам найти значения, необходимые для выполнения вычислений для оценки различных бизнес-показателей. Если вы планируете регулярно использовать линейную регрессию, программное обеспечение для регрессионного анализа может упростить этот процесс.

Почему важно понимать линейную регрессию?

Понимание линейной регрессии важно, потому что оно обеспечивает научный расчет для определения и прогнозирования будущих результатов. Возможность находить прогнозы и оценивать их может принести пользу многим компаниям и частным лицам, например, оптимизировать операции и получить подробные исследовательские материалы.

Например, вы можете получить данные, которые помогут вам оптимизировать ваши маркетинговые или производственные операции, используя этот процесс для анализа взаимосвязи между различными факторами. Точно так же вы также можете получить подробные материалы исследования данных о взаимосвязи между важными факторами и включить их в презентации заинтересованных сторон, планы улучшения или документы по тематическому исследованию.

Какие профессии часто используют линейную регрессию?

Этот метод прогнозирования может работать в различных областях, включая бизнес, биологические науки, науки об окружающей среде, поведенческие и социальные науки. Вот еще немного информации о том, как эти области используют линейную регрессию:

Бизнес-команды

Если вы работаете в компании или организации, вы можете использовать линейную регрессию, чтобы помочь им принимать обоснованные решения. В частности, если вы собираете большие объемы данных, этот процесс может помочь в ваших усилиях по анализу, поскольку вы можете использовать его для преобразования необработанных данных в целевые данные. Вы также можете использовать этот процесс для поиска новых моделей деловых отношений. Например, вы можете использовать его для изучения потребительских моделей покупок или взаимодействия, чтобы предсказать, когда ваши продукты или услуги могут стать более востребованными.

Спортивные аналитики

Спортивные аналитики могут использовать линейную регрессию, чтобы предоставить полезную информацию поклонникам спортивных команд. Например, они могут ссылаться на процесс, чтобы определить, насколько хорошо команда может выступить в своей следующей игре, или как профессиональные команды в одном и том же виде спорта оценивают друг друга. Другим способом его использования может быть анализ отдельных спортивных игроков и получение подробной информации об их индивидуальной игре.

Экологи

Экологические работы в таких областях, как устойчивость, также могут использовать линейную регрессию для сравнения взаимосвязей отдельных элементов в природе. Например, уровень загрязнения может влиять на температуру или более простые вещи, например, как количество воды, получаемой растениями, влияет на их рост. Этот процесс также может помочь предсказать будущие условия окружающей среды, чтобы информировать специалистов по устойчивому развитию о том, какие текущие операции могут потребовать адаптации.

Финансовые аналитики

Финансовые аналитики часто используют линейную регрессию для прогнозирования доходности инвестиций и понимания операционных и финансовых показателей своих организаций. Линейная регрессия имеет решающее значение для модели ценообразования капитальных активов, которая помогает финансовым специалистам определять взаимосвязь между ожидаемой доходностью активов и соответствующими рыночными рисками. Использование линейной модели для оценки финансовых проектов и результатов помогает этим специалистам поддерживать прибыльность своих компаний.

3 примера использования линейной регрессии

Вы можете использовать линейную регрессию, пытаясь узнать больше о взаимосвязи между различными переменными данных. Вот несколько конкретных примеров сценариев, в которых может использоваться этот процесс статистического анализа:

Пример 1: Маркетинговое взаимодействие

Персонализированная служба Health Now, виртуальная служба медицинского обслуживания пациентов, заинтересована в понимании взаимосвязи между их новыми уровнями вовлеченности в маркетинговые усилия и количеством новых пациентов, которых они с тех пор приняли. Они используют данные своего маркетингового взаимодействия в качестве независимой переменной и новые номера пациентов в качестве зависимой переменной. Затем обратитесь к их таблицам данных, организованным по осям Y и X, чтобы завершить расчет. Результат может предоставить Personal Health Now информацию о том, помогают ли их новые маркетинговые усилия привлечь новых пациентов, и если да, то компания может выбрать продолжение или продвижение этих усилий.

Пример 2: Спортивный анализ

Пейтон Крафт, ведущий подкаста спортивного аналитика, составляет прогнозы предстоящего спортивного чемпионата и делится ими со слушателями. Он начинает этот процесс со статистического исследования выигрышей и проигрышей. Количество побед представляет собой независимую переменную, а количество проигрышей представляет собой зависимую переменную в его линейном регрессионном анализе. Для каждой команды г-н Крафт завершает расчет со своей таблицей данных, а затем сравнивает результаты. Это сравнение может затем предоставить ему информацию, которой он хочет поделиться со своими слушателями подкаста перед спортивным мероприятием.

Пример 3: Экологические процессы

Conservation Clam, экологическая организация, заинтересована в понимании влияния загрязнения на уровень засухи. Организация использует свои данные об уровне загрязнения в качестве независимой переменной и данные о засухе в качестве зависимой переменной. Затем аналитики и исследователи окружающей среды организуют таблицы данных, чтобы завершить расчет. Результат Conservation Clam может затем предоставить командам информацию, необходимую им для понимания влияния загрязнения на уровень засухи. Экологические группы внутри организации также могут использовать эти данные для тематического исследования, чтобы привлечь инвесторов, обеспечить финансирование и сообщить общественности о текущих усилиях по сохранению.