Regresijos analizė yra dažnai naudojama statistikos priemonė. Tai leidžia ištirti skirtingų kiekybinių kintamųjų sąsajas. Tai, suformulavus matematines lygtis.
Kitaip žiūrint, ši analizė yra procesas ar modelis, analizuojantis ryšį tarp priklausomo kintamojo ir vieno ar daugiau nepriklausomų kintamųjų. Taigi iš šio tyrimo randamas matematinis ryšys.
Dėl regresijos procesų galima suprasti, kaip priklausomą kintamąjį veikia kitų veiksnių pokyčiai.
Regresijos analizės programos
Viena iš pagrindinių regresijos analizės taikymų yra projekcija su skirtingais scenarijais. Tai, atsižvelgiant į įtakos laipsnį (statistikoje tai vadinama koreliacija) priklausomam kintamajam.
Tai yra, analizės tikslas yra sukurti funkciją, leidžiančią įvertinti būsimą tyrimo kintamojo vertę.
Žiūrint iš kitos pusės, regresija leidžia apskaičiuoti sąlyginį (vidutinį) lūkestį. Tuo tikslu imamos nepriklausomų kintamųjų vertės, kaip nurodyta.
Pažymėtina, kad kai atsižvelgiama tik į vieną nepriklausomą kintamąjį, kalbame apie paprastą tiesinę regresiją. Kita vertus, jei įtraukiama daugiau veiksnių, tai būtų daugkartinė tiesinė regresija.
Regresijos analizė pritaikyta kasdieniam gyvenimui. Tai, pradedant eismo įvykių tyrimu tam tikroje geografinėje vietovėje, siekiant patikrinti, ar, pavyzdžiui, rekomenduojama mokymo programa.
Regresijos analizės kritika
Dažna šio tipo matematinio prognozavimo modelio kritika yra ta, kad jis nėra optimalus, nes jis linkęs painioti koreliaciją su priežastingumu.
Tai reiškia, kad, pavyzdžiui, galima nustatyti matematinį ryšį tarp ekonomikos augimo ir kritulių dažnio šalyje. Tačiau jei nėra teorinio pagrindo, siejančio šiuos kintamuosius, tyrimas nėra reikšmingas, nes tai yra netikras ryšys.
Regresijos analizės pavyzdys
Pažvelkime į labai paprastą regresijos analizės pavyzdį. Tarkime, kad įmonė nori apskaičiuoti tam tikros prekės paklausą.
Kaip nepriklausomą kintamąjį imsime produkto kainą. Taigi įmonė, remdamasi savo istoriniais duomenimis, sukuria tokią lygtį:
Taigi regresijos analize siekiama rasti a (tiesinės koreliacijos koeficiento) ir b reikšmes.