Régression linéaire vs régression multiple: un aperçu
L'analyse de régression est une méthode statistique courante utilisée en finance et en investissement. La régression linéaire est l'une des techniques d'analyse de régression les plus courantes. La régression multiple est une classe plus large de régressions qui englobe les régressions linéaires et non linéaires avec plusieurs variables explicatives.
La régression en tant qu'outil permet de regrouper les données pour aider les individus et les entreprises à prendre des décisions éclairées. Il existe différentes variables en jeu dans la régression, y compris une variable dépendante - la variable principale que vous essayez de comprendre - et une variable indépendante - des facteurs qui peuvent avoir un impact sur la variable dépendante.
Pour que l'analyse de régression fonctionne, vous devez collecter toutes les données pertinentes. Il peut être présenté sur un graphique, avec un axe x et un axe y.
Il y a plusieurs raisons principales pour lesquelles les gens utilisent l'analyse de régression:
- Pour prédire les conditions économiques futures, les tendances ou les valeurs Pour déterminer la relation entre deux ou plusieurs variables Pour comprendre comment une variable change quand une autre change
Il existe différents types d'analyses de régression. Aux fins de cet article, nous en examinerons deux: la régression linéaire et la régression multiple.
Régression linéaire
On l'appelle également une régression linéaire simple. Il établit la relation entre deux variables à l'aide d'une ligne droite. La régression linéaire tente de tracer une ligne qui se rapproche le plus des données en trouvant la pente et l'interception qui définissent la ligne et minimisent les erreurs de régression.
Si deux variables explicatives ou plus ont une relation linéaire avec la variable dépendante, la régression est appelée régression linéaire multiple.
De nombreuses relations de données ne suivent pas une ligne droite, les statisticiens utilisent donc plutôt une régression non linéaire. Les deux sont similaires en ce que les deux suivent graphiquement une réponse particulière d'un ensemble de variables. Mais les modèles non linéaires sont plus compliqués que les modèles linéaires car la fonction est créée à partir d'une série d'hypothèses qui peuvent provenir d'essais et d'erreurs.
Régression multiple
Il est rare qu'une variable dépendante soit expliquée par une seule variable. Dans ce cas, un analyste utilise une régression multiple, qui tente d'expliquer une variable dépendante à l'aide de plusieurs variables indépendantes. Les régressions multiples peuvent être linéaires et non linéaires.
Les régressions multiples sont basées sur l'hypothèse qu'il existe une relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes. Il ne suppose pas non plus de corrélation majeure entre les variables indépendantes.
Comme mentionné ci-dessus, l'utilisation de l'analyse de régression présente plusieurs avantages. Ces modèles peuvent être utilisés par les entreprises et les économistes pour aider à prendre des décisions pratiques.
Une entreprise peut non seulement utiliser l'analyse de régression pour comprendre certaines situations telles que la baisse des appels au service client, mais aussi pour faire des prévisions prospectives comme les chiffres des ventes à l'avenir et prendre des décisions importantes comme les ventes spéciales et les promotions.
Régression linéaire vs régression multiple: exemple
Prenons un analyste qui souhaite établir une relation linéaire entre la variation quotidienne du cours des actions d'une entreprise et d'autres variables explicatives telles que la variation quotidienne du volume des transactions et la variation quotidienne des rendements du marché. S'il effectue une régression avec la variation quotidienne des cours des actions de la société comme variable dépendante et la variation quotidienne du volume des transactions comme variable indépendante, ce serait un exemple de régression linéaire simple avec une variable explicative.
Si l'analyste ajoute le changement quotidien des rendements du marché à la régression, ce serait une régression linéaire multiple.
Points clés à retenir
- L'analyse de régression est une méthode statistique courante utilisée en finance et en investissement. La régression linéaire est l'une des techniques d'analyse de régression les plus courantes. La régression multiple est une classe plus large de régressions qui englobe les régressions linéaires et non linéaires avec plusieurs variables explicatives.
