Os planos anuais pagos têm até 65% de desconto por um período limitado, apenas na promoção Black Friday. ⏰
5 min ler
Regressão ou regressão simples é um método de análise amplamente utilizado pelo mundo financeiro e disciplinas relacionadas. Você vai investir? Faça uma análise de regressão. Vai examinar os preços das commodities? Regressão é a solução. Você pode se beneficiar da análise de regressão ao tomar decisões que afetarão as finanças de sua empresa.
Neste artigo, será dada uma definição simples de análise de regressão. Os principais tipos de análise e seus exemplos serão listados. Suas vantagens serão delineadas para que você entenda por que deve usar essa análise. Então não espere mais e comece a ler o artigo.
O que é análise de regressão?
Análise de regressão é um método de pesquisa usado para medir as conexões entre uma ou várias variáveis independentes e uma variável dependente.
Isso ajuda a estimar o valor de uma variável dependente examinando as mudanças ocorridas ao seu redor. Isso geralmente é objetivo porque são dados matemáticos. É usado com visualização de dados com ferramentas apropriadas e revela padrões de pontos de dados curvos ou em linha reta. Assim, as empresas terão informações preliminares sobre situações futuras usando esse método de análise.
Tipos e exemplos de análise de regressão
Ao realizar a análise de dados, você pode utilizar várias metodologias. Cada metodologia contém cálculos únicos e oferece insights eficazes sobre diferentes tópicos.
Você sempre pode aproveitar diferentes tipos de técnicas de análise de dados, como análise de cluster e análise conjunta. No entanto, a análise de regressão sempre será sua primeira referência para modelagem estatística. Por enquanto, serão mencionados abaixo exemplos de análise de regressão para cada tipo:
Tipos de análise de regressão
1. Análise de regressão linear
A regressão linear simples é um método estatístico usado para modelar a relação entre uma única variável independente (preditor) e uma variável dependente. Aqui, é assumida uma relação linear. Ou seja, se houver uma mudança na variável preditora, haverá um equivalente proporcional na variável dependente. O objetivo desse método é fazer previsões sobre a variável dependente. Também será usado para se preparar para modelos de regressão mais complexos.
Fórmula de regressão:
Y = a + bX + ϵ
Y – Variável dependente
X – Variável independente
a – Interceptação
b – Inclinação
ϵ – Residual (erro)
Exemplo: Você quer fazer um modelo para encontrar a loja que atenda ao seu propósito e estimar os preços das lojas. Digamos que o preço de uma loja específica seja uma variável dependente. Isso é X dólares. A variável independente é a área do prédio. Você analisa a relação entre as duas variáveis. Com a linha de melhor ajuste, você torna os preços das lojas visíveis e previsíveis no modelo.
2. Análise de regressão múltipla
A análise de regressão múltipla é realizada adicionando mais de uma variável ao modelo de regressão linear simples. O objetivo aqui é encontrar o coeficiente de cada valor com uma combinação linear. Isso permite entender como mudanças simultâneas em diferentes preditores afetam a variável dependente.
Exemplo: Nesse tipo de análise, você adiciona características à loja que está procurando acima. Por exemplo, pode ter uma adega, um estacionamento, um sótão, etc. Quando características arquitetônicas são adicionadas, você observa se os preços das lojas mudam.
3. Análise de regressão logística
Este método é não-linear e é usado para estimar a probabilidade de eventos ocorrendo com uma ou mais variáveis. Uma variável binária lógica é usada aqui, ou seja, sim/não, verdadeiro/falso. As probabilidades são mapeadas para uma função conhecida como curva sigmóide. Ou seja, combinações são convertidas em probabilidades entre 0 e 1.
Exemplo: Você quer calcular as probabilidades de seus clientes escolherem seu novo produto. Primeiro, você prepara um conjunto de dados que inclui as características demográficas e atitudes de seus clientes em relação aos produtos que você lançou anteriormente. Com o modelo logístico adequado para esses dados, você pode aprender os possíveis resultados em forma binária. Você também pode analisar o comportamento do cliente com análise narrativa.
4. Análise de regressão polinomial
Esta é uma técnica de regressão usada para modelar variáveis em um relacionamento não-linear. Ela fornece uma análise de dados mais flexível. A análise de regressão polinomial é sua fonte de referência, especialmente quando você faz um modelo com baixo desempenho e percebe que ele não corresponde aos valores reais. Ela permite que você preveja a linha de melhor ajuste seguindo os padrões dos pontos de dados.
Exemplo: Você quer analisar se um produto alimentício vende mais dependendo das estações. Você coleta dados sobre os produtos alimentícios que vende de acordo com os meses e estações. No entanto, é óbvio que não há um relacionamento linear, então você aplica a análise de regressão polinomial. Com a curva polinomial, você pode prever as flutuações sazonais com mais precisão. Assim, o ambiente é preparado para as estratégias do novo mercado.
Vantagens da análise de regressão
Como mencionado, a análise de regressão mede a influência das variáveis independentes nas variáveis dependentes. As empresas usam essa análise para fazer previsões de negócios sobre muitas questões diferentes. Dessa forma, você terá um mecanismo de tomada de decisão mais consciente e objetivo. Abaixo estão as principais vantagens para lhe dar uma ideia:
Prós da análise de regressão
- Melhor planejamento e previsão: Os modelos de regressão podem mostrar visualmente as tendências para que você tenha melhores dados ao planejar.
- Teste de hipóteses: Assim como em qualquer tipo de análise, a análise de regressão pode ser usada para avaliar uma hipótese específica.
- Flexibilidade: Com modelagem de regressão linear e não linear, soluções para diferentes tipos de dados e questões de pesquisa são mais fáceis de encontrar.
- Eficiência: Prepara seu negócio para soluções mais práticas e métodos eficazes.
Perguntas frequentes sobre a análise de regressão
Bem-vindo ao FAQ sobre análise de regressão! Você pode conferir aqui para obter mais informações sobre este assunto ou reforçar seu conhecimento.
A análise de regressão informa-o sobre as alterações, relações e ordem entre variáveis. Uma variável dependente é tomada como base neste caso, e a análise tenta dar sentido à variável dependente e às suas ligações com outras variáveis independentes.
A área de aplicação da análise de regressão é vasta e pode adaptar-se a muitas situações. As empresas utilizam-na, especialmente em estudos de mercado, para compreender as atitudes dos clientes e desenvolver estratégias de mercado. Além disso, as empresas utilizam-na para examinar e calcular a sua situação financeira, acções, inflação ou taxas de juro.
É especialmente útil quando se tenta compreender tendências futuras e situações económicas utilizando dados históricos. Além disso, também se encontra na fase operacional, em estudos de campo, em estudos sociais, nos sectores da saúde e do desporto.
Naturalmente, é a primeira vez que se faz quando se pretende analisar dados e descobrir padrões. Faz-se para prever qualquer situação e descobrir possibilidades. Fá-lo para avaliar um modelo de dados, testá-lo e aprender a sua utilidade. Ou tem uma hipótese e utiliza a análise de regressão para a testar.
A regressão e a correlação são duas técnicas estatísticas diferentes. Ambas examinam as relações entre variáveis, mas diferem uma da outra de acordo com os seus objectivos. A principal diferença entre regressão e correlação é que a regressão se centra na previsão e modelação.
Examina a ação e a reação de uma variável independente com uma ou mais variáveis independentes. Por outro lado, na correlação, é examinada a relação linear das variáveis entre si. Como resultado, permite fazer resumos mais facilmente e compreender situações de causa e efeito.
Conclusão
Para resumir o assunto, a análise de regressão é geralmente mencionada neste artigo para empresas. Embora as complexidades e recursos da análise de dados de regressão não se limitem a este artigo, suas principais partes e significado estatístico foram mostrados a você.
As partes mencionadas aqui são a definição de análise de regressão, regressão e análise de regressão múltipla, outros tipos não lineares e exemplos, e, finalmente, seus benefícios. Depois de ler este artigo e entender o mundo das estatísticas, prever o futuro está um passo mais perto de você no mundo real.
Atakan é um redator de conteúdo na forms.app. Ele gosta de fazer pesquisas em diferentes áreas, como história, sociologia e psicologia. Ele é fluente em inglês e coreano. Sua experiência está em análise de dados, tipos de dados e métodos.
