Análisis de regresión: Definición, tipos y ejemplos

La regresión o regresión simple es un método de análisis ampliamente utilizado por el mundo de las finanzas y disciplinas relacionadas. ¿Vas a invertir? Haz un análisis de regresión. ¿Vas a examinar los precios de los productos? La regresión es la solución. Puedes beneficiarte del análisis de regresión al tomar decisiones que afectarán las finanzas de tu negocio.

En este artículo, se dará una definición simple de análisis de regresión. Se listarán los principales tipos de análisis y sus ejemplos. Se destacarán sus ventajas para que entiendas por qué debes utilizar este análisis. Así que no esperes más y comienza a leer el artículo.

¿Qué es el análisis de regresión?

El análisis de regresión es un método de investigación utilizado para medir las conexiones entre una o varias variables independientes y una variable dependiente.

Ayuda a estimar el valor de una variable dependiente al examinar los cambios que ocurren a su alrededor. Esto es generalmente objetivo porque son datos matemáticos. Se utiliza junto con la visualización de datos con herramientas adecuadas y revela patrones de puntos de datos curvos o rectos. Por lo tanto, las empresas tendrán información preliminar sobre situaciones futuras utilizando este método de análisis.

Tipos y ejemplos de análisis de regresión

Al realizar el análisis de datos, puedes utilizar varias metodologías. Cada metodología contiene cálculos únicos y ofrece información efectiva sobre diferentes temas.

Siempre puedes aprovechar diferentes tipos de técnicas de análisis de datos, como el análisis de conglomerados y el análisis conjunto. Sin embargo, el análisis de regresión siempre será tu primera referencia para el modelado estadístico. Por ahora, se mencionarán ejemplos de análisis de regresión para cada tipo:

Tipos de análisis de regresión

1. Análisis de regresión lineal

La regresión lineal simple es un método estadístico utilizado para modelar la relación entre una única variable independiente (predictora) y una variable dependiente. Aquí, se asume una relación lineal. Es decir, si hay un cambio en la variable predictora, hay un cambio proporcional equivalente en la variable dependiente. El propósito de este método es hacer predicciones sobre la variable dependiente. También se utiliza para prepararse para modelos de regresión más complejos.

Fórmula de regresión: 

Y = a + bX + ϵ

Y – Variable dependiente

X – Variable independiente

a – Intersección

b – Pendiente

ϵ – Residual (error)

Ejemplo: Quieres hacer un modelo para encontrar la tienda que se adapte a tu propósito y estimar los precios de las tiendas. Digamos que el precio de una tienda específica es una variable dependiente. Esto es X dólares. La variable independiente es el área del edificio. Analizas la relación entre las dos variables. Con la línea de mejor ajuste, haces que los precios de las tiendas sean visibles y predecibles en el modelado.

2. Análisis de regresión múltiple

El análisis de regresión múltiple se realiza al agregar más de una variable al modelo de regresión lineal simple. El objetivo aquí es encontrar el coeficiente de cada valor con una combinación lineal. Te permite entender cómo los cambios simultáneos en diferentes variables predictivas afectan a la variable dependiente.

Ejemplo: En este tipo de análisis, agregas características a la tienda que estás buscando arriba. Por ejemplo, puede tener una bodega, un estacionamiento, un ático, etc. Cuando se agregan características arquitectónicas, observas si los precios de las tiendas cambian.

3. Análisis de regresión logística

Este método es no lineal y se utiliza para estimar la probabilidad de que ocurran eventos con una o más variables. Aquí se utiliza una variable binaria lógica, es decir, sí/no, verdadero/falso. Las probabilidades se asignan a una función conocida como curva sigmoidea. Es decir, las combinaciones se convierten en probabilidades entre 0 y 1.

Ejemplo: Quieres calcular las probabilidades de que tus clientes elijan tu nuevo producto. Primero, preparas un conjunto de datos que incluye la demografía y las actitudes de tus clientes hacia los productos que has lanzado anteriormente. Con el modelado logístico adecuado para estos datos, puedes aprender los posibles resultados en forma binaria. También puedes analizar el comportamiento del cliente con análisis narrativo.

4. Análisis de regresión polinomial

Esta es una técnica de regresión utilizada para modelar variables en una relación no lineal. Proporciona un análisis de datos más flexible. El análisis de regresión polinomial es tu fuente de referencia, especialmente cuando haces un modelo de bajo rendimiento y te das cuenta de que no coincide con los valores reales. Te permite predecir la línea de mejor ajuste siguiendo los patrones de los puntos de datos.

Ejemplo: Quieres analizar si un producto alimenticio se vende más dependiendo de las estaciones. Recolectas datos sobre los productos alimenticios que vendes según los meses y las estaciones. Sin embargo, es obvio que no hay una relación lineal, por lo que aplicas el análisis de regresión polinomial. Con la curva polinomial, puedes predecir las fluctuaciones estacionales con mayor precisión. Así, se prepara el entorno para las estrategias del nuevo mercado.

Ventajas del análisis de regresión

Como se mencionó, el análisis de regresión mide la influencia de las variables independientes en las variables dependientes. Las empresas utilizan este análisis para hacer predicciones empresariales sobre muchos temas diferentes. De esta manera, tendrás un mecanismo de toma de decisiones más consciente y objetivo. A continuación se presentan las principales ventajas para darte una idea:

Ventajas del análisis de regresión

Preguntas frecuentes sobre el análisis de regresión

¡Bienvenido a las preguntas frecuentes sobre el análisis de regresión! Puedes consultar aquí para obtener más información sobre este tema o reforzar tus conocimientos.

Conclusión

Para resumir el tema, el análisis de regresión se menciona en este artículo en general para empresas. Aunque las complejidades y características del análisis de datos de regresión no se limitan a este artículo, se han mostrado sus partes principales y su significado estadístico. 

Las partes mencionadas aquí son la definición del análisis de regresión, regresión y análisis de regresión múltiple, otros tipos no lineales y ejemplos, y, finalmente, sus beneficios. Después de leer este artículo y comprender el mundo de las estadísticas, predecir el futuro está un paso más cerca en el mundo real.