Analiza de regresie în analiza statistică a datelor mari - dummy

analiza regresiei este folosit pentru a estima forța și direcția relației dintre variabilele care sunt liniar legate între ele. Se spune că două variabile X și Y sunt linear dacă relația dintre ele poate fi scrisă sub forma Y

= > mX + b unde m

este panta

, > X Y

când X de analiză de regresie, să presupunem că o corporație dorește să determine dacă cheltuielile sale de publicitate generează, de fapt, profituri și, dacă da, cu cât. Compania colectează date despre publicitate și profituri în ultimii 20 de ani și utilizează aceste date pentru a estima următoarea ecuație: Y = 50 + 0. 25 X unde

Y

reprezintă profitul anual al corporației (în milioane de dolari).

X reprezintă cheltuielile anuale de publicitate ale companiei (în milioane de dolari). În această ecuație, panta este egală cu 0. 25, iar interceptul este egal cu 50. Deoarece panta liniei de regresie este 0. 25, aceasta indică faptul că, în medie, pentru fiecare creștere de 1 milion USD a cheltuielilor publicitare, $. 25 de milioane, sau 250.000 de dolari. Deoarece interceptul este de 50, acest lucru indică faptul că fără publicitate, profiturile ar fi în continuare de 50 de milioane de dolari.

Prin urmare, această ecuație poate fi utilizată pentru a prognoza profiturile viitoare pe baza cheltuielilor de publicitate planificate. De exemplu, în cazul în care compania intenționează să cheltuiască 10 milioane de dolari pentru publicitate în anul următor, profiturile așteptate vor fi după cum urmează: Y

= 50 + 0. 25 X

Y

+ 0. 25 (10) = 50 + 2. 5 + 52. 5

Prin urmare, cu un buget publicitar de 10 milioane de dolari anul viitor, profiturile se așteaptă să fie de 52 $. 5 milioane.