El análisis de regresión en el análisis estadístico de datos grande
Regresión análisis se utiliza para estimar la fuerza y la dirección de la relación entre las variables que son linealmente relacionados entre sí. dos variables x y Y se dice que son linealmente relacionadas si la relación entre ellos se puede escribir en la forma
Y = mX + segundo
dónde
metro es el cuesta abajo, o el cambio en Y debido a un cambio dado en x
segundo es el interceptar, o el valor de Y cuando x = 0
Video: Estadistica y analisis de datos
Como un ejemplo de análisis de regresión, supongamos que una empresa quiere determinar si sus gastos de publicidad están aumentando los beneficios, y si es así, en qué medida. La empresa recopila datos sobre la publicidad y los beneficios durante los últimos 20 años y utiliza estos datos para estimar la siguiente ecuación:
Y = 50 + 0,25x
dónde
Y representa los beneficios anuales de la empresa (en millones de dólares).
x representa los gastos de publicidad anuales de la empresa (en millones de dólares).
En esta ecuación, la pendiente es igual a 0,25, y la intersección es igual a 50. Debido a la pendiente de la línea de regresión es 0,25, esto indica que, en promedio, por cada aumento de $ 1 millón en gastos de publicidad, los beneficios subida por $ 0.25 millones, o $ 250,000 . Debido a que la intersección es 50, esto indica que sin la publicidad, los beneficios todavía serían $ 50 millones.
Video: Analisis de Datos regresion parte 2
Esta ecuación, por lo tanto, se puede utilizar para pronosticar las ganancias futuras basadas en los gastos de publicidad previstas. Por ejemplo, si la empresa tiene planes de gastar $ 10 millones el año que viene la publicidad, sus beneficios esperados serán los siguientes:
Y = 50 + 0,25x
Y = 50 + 0,25 (10) = 50 + 2,5 + 52,5
Por lo tanto, con un presupuesto de publicidad por $ 10 millones el próximo año, se espera que las ganancias en $ 52,5 millones.