Lineaire versus meervoudige regressie: wat is het verschil?
Lineaire regressie versus meervoudige regressie: een overzicht
Regressieanalyse is een veelgebruikte statistische methode die wordt gebruikt bij investeringen. Lineaire regressie is een van de meest gebruikte technieken voor regressieanalyse. Meervoudige regressie is een bredere klasse van regressies die lineaire en niet-lineaire regressies omvat met meerdere verklarende variabelen.
Regressie als hulpmiddel helpt bij het bundelen van gegevens om mensen en bedrijven te helpen weloverwogen beslissingen te nemen. Bij regressie spelen verschillende variabelen een rol, waaronder een afhankelijke variabele – de hoofdvariabele die u probeert te begrijpen – en een onafhankelijke variabele – factoren die van invloed kunnen zijn op de afhankelijke variabele.
Om regressieanalyse te laten werken, moet u alle relevante gegevens verzamelen. Het kan worden weergegeven in een grafiek, met een x-as en een y-as.
Er zijn verschillende belangrijke redenen waarom mensen regressieanalyse gebruiken:
- Om toekomstige economische omstandigheden, trends of waarden te voorspellen
- Om de relatie tussen twee of meer variabelen te bepalen
- Begrijpen hoe een variabele verandert wanneer een andere verandert
Er zijn veel verschillende soorten regressieanalyse. Voor de toepassing van dit artikel zullen we er twee bekijken: lineaire regressie en meervoudige regressie.
Lineaire regressie
Het wordt ook wel eenvoudige lineaire regressie genoemd. Het legt de relatie tussen twee variabelen vast met behulp van een rechte lijn. Lineaire regressie probeert een lijn te tekenen die het dichtst bij de gegevens komt door de helling en het snijpunt te vinden die de lijn definiëren en regressiefouten te minimaliseren.
Als twee of meer verklarende variabelen een lineaire relatie hebben met de afhankelijke variabele, wordt de regressie een meervoudige lineaire regressie genoemd.
Veel gegevensrelaties volgen geen rechte lijn, dus statistici gebruiken in plaats daarvan niet-lineaire regressie. De twee zijn vergelijkbaar in die zin dat beide een bepaalde respons van een reeks variabelen grafisch volgen. Maar niet-lineaire modellen zijn ingewikkelder dan lineaire modellen omdat de functie wordt gecreëerd door een reeks aannames die kunnen voortkomen uit vallen en opstaan.
Meervoudige regressie
Het komt zelden voor dat een afhankelijke variabele wordt verklaard door slechts één variabele. In dit geval gebruikt een analist meervoudige regressie, die probeert een afhankelijke variabele uit te leggen met behulp van meer dan één onafhankelijke variabele. Meerdere regressies kunnen lineair en niet-lineair zijn.
Meerdere regressies zijn gebaseerd op de aanname dat er een lineair verband bestaat tussen zowel de afhankelijke als de onafhankelijke variabelen. Het veronderstelt ook geen belangrijke correlatie tussen de onafhankelijke variabelen.
Zoals hierboven vermeld, zijn er verschillende voordelen aan het gebruik van regressieanalyse. Deze modellen kunnen door bedrijven en economen worden gebruikt om praktische beslissingen te nemen.
Een bedrijf kan niet alleen regressieanalyse gebruiken om bepaalde situaties te begrijpen, zoals waarom telefoontjes naar de klantenservice afnemen, maar ook om toekomstgerichte voorspellingen te doen, zoals verkoopcijfers in de toekomst, en om belangrijke beslissingen te nemen, zoals speciale verkopen en promoties.
Lineaire regressie versus meervoudige regressie: voorbeeld
Beschouw een analist die een lineair verband wil leggen tussen de dagelijkse verandering in de aandelenkoersen van een bedrijf en andere verklarende variabelen zoals de dagelijkse verandering in handelsvolume en de dagelijkse verandering in marktrendementen. Als hij een regressie uitvoert met de dagelijkse verandering in de aandelenkoersen van het bedrijf als een afhankelijke variabele en de dagelijkse verandering in het handelsvolume als een onafhankelijke variabele, zou dit een voorbeeld zijn van een eenvoudige lineaire regressie met één verklarende variabele.
Als de analist de dagelijkse verandering in marktopbrengsten bij de regressie zou optellen, zou het een meervoudige lineaire regressie zijn.
Belangrijkste leerpunten
- Regressieanalyse is een veelgebruikte statistische methode die wordt gebruikt bij financiën en investeringen.
- Lineaire regressie is een van de meest gebruikte technieken voor regressieanalyse.
- Meervoudige regressie is een bredere klasse van regressies die lineaire en niet-lineaire regressies omvat met meerdere verklarende variabelen.