photosdematures.com

Què és una fórmula de regressió múltiple?

La fórmula de regressió múltiple s’utilitza en l’anàlisi de la relació entre variables dependents i múltiples independents i la fórmula es representa per l’equació Y és igual a un plus bX1 més cX2 més dX3 més E on Y és variable dependent, X1, X2, X3 són variables independents , a és una intercepció, b, c, d són pendents i E és un valor residual.

y = mx1 + mx2 + mx3 + b

On,

• Y = la variable dependent de la regressió
• M = pendent de la regressió
• X1 = primera variable independent de la regressió
• La x2 = segona variable independent de la regressió
• La x3 = tercera variable independent de la regressió
• B = constant

Explicació de la fórmula d’anàlisi de regressió

Les regressions múltiples són un mètode per predir la variable dependent amb l'ajut de dues o més variables independents. Mentre s’executa aquesta anàlisi, l’objectiu principal de l’investigador és conèixer la relació entre la variable dependent i les variables independents. Per predir la variable dependent, es trien múltiples variables independents que poden ajudar a predir la variable dependent. S’utilitza quan la regressió lineal no és capaç d’aconseguir el propòsit. L’anàlisi de regressió ajuda en el procés de validació de si les variables predictores són prou bones com per ajudar a predir la variable dependent.

Exemples

Podeu descarregar aquesta plantilla Excel de fórmula de regressió múltiple aquí: plantilla Excel de fórmula de regressió múltiple

Exemple 1

Intentem comprendre el concepte d'anàlisi de regressions múltiples amb l'ajut d'un exemple. Intentem esbrinar quina relació hi ha entre la distància que recorre un conductor d’UBER i l’edat del conductor i el nombre d’anys d’experiència del conductor.

Per al càlcul de la regressió múltiple, aneu a la pestanya Dades en excel i seleccioneu l'opció d'anàlisi de dades. Per obtenir més informació sobre el procediment i el càlcul, consulteu l'article donat aquí: Analysis ToolPak a Excel

La fórmula de regressió per a l’exemple anterior serà

1. y = MX + MX + b
2. y = 604,17 * -3,18 + 604,17 * -4,06 + 0
3. y = -4377

En aquest exemple concret, veurem quina variable és la variable dependent i quina variable és la variable independent. La variable dependent d’aquesta equació de regressió és la distància que recorre el conductor d’UBER i les variables independents són l’edat del conductor i el nombre d’experiències que té conduint.

Exemple 2

Intentem comprendre el concepte d'anàlisi de regressions múltiples amb l'ajut d'un altre exemple. Intentem esbrinar quina relació hi ha entre el GPA d'una classe d'estudiants i el nombre d'hores d'estudi i l'alçada dels estudiants.

Per al càlcul, aneu a la pestanya Dades en excel i seleccioneu l'opció d'anàlisi de dades.

L'equació de regressió per a l'exemple anterior serà

y = MX + MX + b

y = 1,08 * .03 + 1.08 * -. 002 + 0

y = 0,0325

 En aquest exemple concret, veurem quina variable és la variable dependent i quina variable és la variable independent. La variable dependent d'aquesta regressió és el GPA i les variables independents són les hores d'estudi i l'alçada dels estudiants.

Exemple 3

Intentem comprendre el concepte d'anàlisi de regressions múltiples amb l'ajut d'un altre exemple. Intentem esbrinar quina relació hi ha entre el salari d'un grup d'empleats d'una organització i el nombre d'anys d'experiència i l'edat dels empleats.

Per al càlcul, aneu a la pestanya Dades en excel i seleccioneu l'opció d'anàlisi de dades.

L'equació de regressió per a l'exemple anterior serà

• y = MX + MX + b
• y = 41308 * .- 71 + 41308 * -824 + 0
• y = -37019

En aquest exemple concret, veurem quina variable és la variable dependent i quina variable és la variable independent. La variable dependent d'aquesta equació de regressió és el salari i les variables independents són l'experiència i l'edat dels empleats.

Rellevància i ús

Les regressions múltiples són un mètode estadístic molt útil. La regressió té un paper molt important en el món de les finances. Moltes previsions es fan mitjançant l'anàlisi de regressió. Per exemple, les vendes d’un segment concret es poden predir per endavant amb l’ajut d’indicadors macroeconòmics que tenen una correlació molt bona amb aquest segment.