Регресійний аналіз є часто використовуваним інструментом у статистиці. Що дозволяє досліджувати взаємозв'язок між різними кількісними змінними. Це, формулюючи математичні рівняння.
По-іншому, зазначений аналіз - це процес або модель, що аналізує зв'язок між залежною змінною та однією або кількома незалежними змінними. Таким чином, з цього дослідження виявляється математична залежність.
Завдяки процесам регресії можна зрозуміти, як на залежну змінну впливають зміни інших факторів.
Застосування для регресійного аналізу
Одним з основних застосувань регресійного аналізу є прогнозування з різними сценаріями. Це, беручи до уваги ступінь впливу (у статистиці це називається кореляцією) на залежну змінну.
Тобто метою аналізу є побудова функції, яка дозволяє оцінити майбутнє значення досліджуваної змінної.
З іншої точки зору, регресія дозволяє розрахувати умовне (середнє) очікування. З цією метою значення незалежних змінних приймаються як задані.
Слід зазначити, що коли враховується лише одна незалежна змінна, ми говоримо про просту лінійну регресію. З іншого боку, якщо включити більше факторів, це буде багаторазова лінійна регресія.
Регресійний аналіз має програми для повсякденного життя. Це, наприклад, з вивчення дорожньо-транспортних пригод у певному географічному районі, щоб перевірити, чи рекомендується навчальна програма відповідно до рівня відсіву, наприклад.
Критика регресійного аналізу
Поширеною критикою цього типу математичної моделі прогнозування є те, що вона не є оптимальною, оскільки вона, як правило, плутає кореляцію з причинно-наслідковою зв'язком.
Це означає, що, наприклад, можна встановити математичну залежність між економічним зростанням і частотою опадів у країні. Однак, якщо немає теоретичної основи, що пов'язує ці змінні, дослідження не має значення, оскільки це фальшива залежність.
Приклад регресійного аналізу
Давайте розглянемо дуже простий приклад регресійного аналізу. Припустимо, що компанія хоче розрахувати попит на певний товар.
Як незалежну змінну ми візьмемо ціну товару. Тож компанія, спираючись на свої історичні дані, будує таке рівняння:
Таким чином, регресійний аналіз має на меті знайти значення a (коефіцієнт лінійної кореляції) та b.
