L'analisi di regressione offre un potente strumento statistico ai manager.
Mentre le aziende raccolgono più dati attraverso i progressi tecnologici, i manager aziendali hanno migliorato le opportunità di rendere i dati -prese guidate. Un'analisi di regressione è uno strumento utile nelle mani di un manager capace. Descrivendo la relazione tra diverse variabili, le regressioni possono aiutarti a capire come funziona la tua azienda e a fare previsioni utili sulla sua evoluzione. Le aziende di tutto il mondo utilizzano le regressioni per applicazioni quali la comprensione dell'impatto dei prezzi del petrolio sulla redditività o l'effetto della crescita economica sulle vendite, oltre a fare previsioni sui prezzi delle azioni e sui tassi di cambio.
Analisi storica
Uno dei Le applicazioni fondamentali dell'analisi di regressione consistono nel comprendere quanto una variabile indipendente influenzi una variabile dipendente. Ad esempio, potresti essere interessato a giustificare il budget pubblicitario della tua azienda al tuo capo. Eseguendo un'analisi di regressione delle spese pubblicitarie (la variabile indipendente) e delle vendite aziendali (la variabile dipendente), è possibile determinare un'equazione che descrive la relazione tra loro, ad esempio vendite = 100.000 + (5 volte spese pubblicitarie). In altre parole, per ogni dollaro speso in pubblicità, le vendite dell'azienda sono aumentate di cinque volte tanto. Un avvertimento importante da considerare è il coefficiente di regressione della determinazione multipla, o R ^ 2, che indica la forza della relazione su una scala da zero a uno. Valori più alti di R ^ 2 indicano una relazione più forte tra le variabili, mentre valori più bassi suggeriscono una relazione più debole.
Testing Hypotheses
L'analisi di regressione è utile anche per testare ipotesi. Ad esempio, se la tua azienda sta registrando un crollo delle vendite, il CEO potrebbe chiamare una riunione dei responsabili di ciascun dipartimento per identificare il problema. È possibile esaminare tutte le variabili generate nella discussione eseguendo un'analisi di regressione multipla. Ad esempio, è possibile eseguire un'analisi dei dati storici delle spese di vendita e di pubblicità, del numero di addetti alle vendite e del mix di negozi urbani rispetto a quelli suburbani. Semplicemente aggiungendo o rimuovendo una variabile dal modello alla volta, è possibile determinare il suo effetto esplicativo sul calo delle vendite notando aumenti e diminuzioni a R ^ 2.
Previsione
Spesso, sarai più interessato a il futuro rispetto al passato. L'analisi di regressione consente di sfruttare i dati storici per estrapolare risultati futuri. Ad esempio, se il tuo capo desidera sapere quanto un aumento di $ 1 milione del tuo budget pubblicitario inciderà sulle vendite, potresti consultare l'equazione di regressione per queste due variabili per fare una previsione sicura. Nel nostro esempio precedente, dove le vendite = 100.000 + (5 volte spese pubblicitarie), ci si aspetterebbe un aumento di $ 1 milione nella pubblicità per generare $ 5 milioni di vendite aggiuntive.
Limitazioni
Mentre potente, l'analisi di regressione presenta alcune limitazioni . Se non è possibile tracciare una linea retta per esprimere la relazione delle variabili, l'utilità della regressione è limitata. Inoltre, è spesso difficile distinguere tra causalità e correlazione. Ad esempio, anche se un'analisi di regressione potrebbe indicare che l'aumento delle spese pubblicitarie è responsabile dell'aumento delle vendite con un elevato fattore R ^ 2, la verità potrebbe essere che altri fattori, come la rapida crescita economica, sono effettivamente responsabili. La sfida è selezionare le variabili giuste da includere nel modello.
