Линейный регрессионный анализ - это метод анализа данных, который имеет две или более переменных. Создав линию «наилучшего соответствия» для всех точек данных в системе с двумя переменными, значения y можно предсказать из известных значений x. Линейная регрессия используется в бизнесе для прогнозирования событий, управления качеством продукции и анализа различных типов данных для принятия решений.
Анализ линии тренда
Линейная регрессия используется при создании линий тренда, которые используют прошлые данные для прогнозирования будущих показателей или «трендов». Обычно линии тренда используются в бизнесе, чтобы показать движение финансовых или товарных атрибутов во времени. Цены на акции, цены на нефть или спецификации продукта могут быть проанализированы с использованием линий тренда.
Анализ рисков для инвестиций
Модель ценообразования основных фондов была разработана с использованием линейного регрессионного анализа, и общей мерой волатильности акций или инвестиций является их бета-версия, которая определяется с помощью линейной регрессии. Линейная регрессия и ее использование являются ключевыми в оценке риска, связанного с большинством инвестиционных инструментов.
Прогнозы продаж или рынка
Многомерная (имеющая более двух переменных) линейная регрессия - это сложный метод прогнозирования объемов продаж или движения рынка для создания комплексных планов роста. Этот метод более точен, чем анализ трендов, так как анализ трендов смотрит только на то, как одна переменная изменяется относительно другой, где этот метод смотрит на то, как изменится одна переменная при изменении нескольких других переменных.
Полный контроль качества
Методы контроля качества часто используют линейную регрессию для анализа ключевых характеристик продукта и других измеримых параметров качества продукта или организации (таких как количество жалоб клиентов с течением времени и т. Д.).
Линейная регрессия в человеческих ресурсах
Методы линейной регрессии также используются для прогнозирования демографии и типов будущей рабочей силы для крупных компаний. Это помогает компаниям подготовиться к потребностям рабочей силы посредством разработки хороших планов найма и планов обучения для существующих сотрудников.
