Сызықтық және бірнеше регрессия: айырмашылық неде?
Сызықтық регрессияға қарсы бірнеше регрессияға: шолу
Регрессиялық талдау – бұл инвестициялауда қолданылатын кең таралған статистикалық әдіс. Сызықтық регрессия – бұл регрессиялық талдаудың кең таралған әдістерінің бірі. Көптік регрессия дегеніміз – бірнеше түсіндірмелі айнымалысы бар сызықтық және сызықтық емес регрессияларды қамтитын регрессиялардың кеңірек класы.
Регрессия құрал ретінде адамдарға және компанияларға негізделген шешімдер қабылдауға көмектесу үшін деректерді біріктіруге көмектеседі. Регрессия кезінде әртүрлі айнымалылар, соның ішінде тәуелді айнымалы – сіз түсінуге тырысатын негізгі айнымалы және тәуелді айнымалыға әсер етуі мүмкін тәуелсіз айнымалы факторлар бар.
Регрессиялық талдауды жүргізу үшін сіз барлық тиісті деректерді жинауыңыз керек. Оны х осі және у осі бар графикте ұсынуға болады.
Адамдардың регрессиялық талдауды қолданудың бірнеше негізгі себептері бар:
- Болашақ экономикалық жағдайларды, тенденцияларды немесе құндылықтарды болжау үшін
- Екі немесе одан да көп айнымалылар арасындағы байланысты анықтау үшін
- Бір айнымалы екінші ауысқанда қалай өзгеретінін түсіну үшін
Регрессиялық талдаудың әр түрлі түрлері бар. Осы мақаланың мақсаты үшін біз екіге тоқталамыз: сызықтық регрессия және еселік регрессия.
Сызықтық регрессия
Оны қарапайым сызықтық регрессия деп те атайды. Ол түзудің көмегімен екі айнымалының арасындағы байланысты орнатады. Сызықтық регрессия сызықты анықтайтын және регрессиялық қателіктерді минимизациялайтын көлбеу мен қиылысты табу арқылы мәліметтерге жақын сызықты жүргізуге тырысады.
Егер екі немесе одан да көп түсіндірмелі айнымалылар тәуелді айнымалымен сызықтық байланысқа ие болса, регрессия бірнеше сызықтық регрессия деп аталады.
Көптеген деректер қатынастары түзу сызықты ұстамайды, сондықтан оның орнына статистиктер сызықтық емес регрессияны қолданады. Екеуі ұқсас, өйткені екеуі де белгілі бір реакцияны айнымалылар жиынтығынан графикалық түрде бақылайды. Бірақ сызықтық модельдерге қарағанда сызықты емес модельдер күрделірек, себебі функция сынамалар мен қателіктерден туындауы мүмкін бірқатар болжамдар арқылы құрылады.
Бірнеше регрессия
Тәуелді айнымалы тек бір айнымалымен түсіндірілуі сирек кездеседі. Бұл жағдайда талдаушы тәуелді айнымалыны бірнеше тәуелсіз айнымалылардың көмегімен түсіндіруге тырысатын бірнеше регрессияны қолданады. Бірнеше регрессиялар сызықтық және бейсызықтық болуы мүмкін.
Бірнеше регрессия тәуелді және тәуелсіз айнымалылар арасында сызықтық байланыс бар деген болжамға негізделген. Сондай-ақ, ол тәуелсіз айнымалылар арасында үлкен корреляция болмайды.
Жоғарыда айтылғандай, регрессиялық талдауды қолданудың бірнеше түрлі артықшылықтары бар. Бұл модельдерді кәсіпкерлер мен экономистер практикалық шешім қабылдауға көмектесу үшін қолдана алады.
Маңызды
Компания тек регрессиялық талдауды клиенттерге қызмет көрсетуге арналған қоңыраулардың неге құлдырап бара жатқандығы сияқты кейбір жағдайларды түсіну үшін ғана емес, сонымен қатар болашақта сату көрсеткіштері сияқты болашаққа болжам жасау, сондай-ақ арнайы сатылымдар мен акциялар сияқты маңызды шешімдер қабылдау үшін қолдана алады.
Сызықтық регрессияға қарсы бірнеше регрессияға: мысал
Компанияның акциялар бағасының күнделікті өзгеруі мен сауда-саттық көлемінің күнделікті өзгерісі және нарықтық кірістің күнделікті өзгеруі сияқты басқа түсіндірмелі айнымалылар арасында сызықтық байланыс орнатқысы келетін талдаушыны қарастырыңыз. Егер ол тәуелді айнымалы ретінде компанияның акциялар бағасының күнделікті өзгеруімен және тәуелсіз айнымалы ретінде сауда көлемінің күнделікті өзгеруімен регрессия жүргізсе, бұл бір түсіндірмелі айнымалысы бар қарапайым сызықтық регрессияның мысалы болар еді.
Егер аналитик нарықтағы күнделікті өзгерісті регрессияға қосса, бұл бірнеше сызықтық регрессия болар еді.
Негізгі өнімдер
- Регрессиялық талдау – бұл қаржы мен инвестициялауда қолданылатын кең таралған статистикалық әдіс.
- Сызықтық регрессия – бұл регрессиялық талдаудың кең таралған әдістерінің бірі.
- Көптік регрессия дегеніміз – бірнеше түсіндірмелі айнымалысы бар сызықтық және сызықтық емес регрессияларды қамтитын регрессиялардың кеңірек класы.