Do que se trata a análise de regressão?

Análise de regressão é um método estatístico que permite examinar a relação entre duas ou mais variáveis. Deste modo, identifica quais têm maior impacto diante de um tema de interesse.

Este método permite classificar matematicamente por meio de diferentes perguntas como: Quais fatores são mais importantes? Quais fatores podem ser ignorados? Como esses fatores interagem uns com os outros e, finalmente, quão seguro você se sente de todos esses fatores? Veja também: O que é um estudo transversal?

O processo de regressão permite determinar com confiança quais são os fatores mais importantes, quais podem ser ignorados e como eles se influenciam mutuamente. Esses fatores são chamados de variáveis classificadas como:

Variável (s) dependente (s): É o fator mais importante, o qual se está tentando entender ou prever.
Variável (s) independente (s): É o fator que você acha que pode afetar sua variável dependente.

Tipos de análise de regressão

Os diferentes tipos de análise de regressão são os seguintes:

Modelo de regressão linear simples

A regressão linear simples é a técnica mais utilizada. É uma forma que nos permite modelar uma relação entre dois conjuntos de variáveis. O resultado é uma equação que pode ser utilizada para fazer projeções ou estimativas dos dados. Leia também: Ações de marketing – como medir sua eficácia

Este modelo é considerado um preditor x e uma variável dependente ou uma resposta Y. Imagine que a relação verdadeira entre Y e x é uma linha reta e que a observação Y em cada nível x é uma variável aleatória.

O modelo de regressão linear simples se caracteriza pela previsão da variável dependente através da seguinte equação:

E(Y/x) = 0 + β1 x

Onde a ordenada para a origem β0 e a inclinação β1 são coeficientes desconhecidos da regressão.

Algumas dicas que você pode levar em conta ao usar o modelo de regressão linear simples são:

Você deve ter cuidado ao selecionar as variáveis com as quais as equações de regressão são construídas, para assim determinar a forma do modelo.
Os relacionamentos de regressão são válidos apenas para os valores do regressor que estão dentro do intervalo dos dados originais.

Recomendamos também a leitura de: Como avaliar o mercado internacional e expandir seus negócios

Modelo de regressão linear múltipla

A regressão linear múltipla é uma técnica estatística responsável pela análise de situações envolvendo mais de uma variável.

Esse método nos permite identificar quais são as variáveis independentes que podem explicar uma variável independente, comprovar as causas e prever os valores aproximados.

O modelo de regressão linear múltipla pode ser descrito a partir da seguinte equação:

Y = 0 + β1X1 + β2X2 + … + βnXn + ε

Onde Y é uma variável dependente, β representa seus estimadores e ε representa o resíduo ou erro.

Veja também: Modelo Racional de Perguntas e Perguntas de entrada

Modelo de regressão não linear

A regressão não linear é um processo mais complicado, no qual pode ocorrer que o número de parâmetros não coincida com o das variáveis explicativas.

Um exemplo de um modelo não linear nos parâmetros seria aquele dado pela seguinte função exponencial:Υ= αΧβ

Em muitos casos, as variáveis originais podem ser transformadas para converter a função não linear em uma linear. Sendo assim, é possível aplicar essas técnicas. Portanto, se a não linearidade afeta apenas as variáveis explicativas, mas não os coeficientes, novas variáveis podem ser definidas.

Importância da análise de regressão

A análise de regressão é útil para uma organização, pois permite determinar o grau em que as variáveis independentes influenciam as variáveis dependentes. Além disso, permite explicar um fenômeno e prever coisas sobre o futuro, assim como também pode obter informações comerciais valiosas e acionáveis.

Este método oferece informações sobre a organização dos custos e como as funções das variáveis podem afetar o produto. Veja também: Estratégias de marketing e suas ferramentas

Realizar uma análise de regressão permitirá que você tome decisões de negócios mais informadas e eficientes, desenvolvendo estratégias para melhorar a qualidade de seus produtos e serviços, o que posteriormente beneficiará a parte financeira da sua organização.

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