Lineare Regression vs. Multiple Regression: Ein Überblick
Die Regressionsanalyse ist eine gebräuchliche statistische Methode für Finanzen und Investitionen. Die lineare Regression ist eine der häufigsten Techniken der Regressionsanalyse. Multiple Regression ist eine breitere Klasse von Regressionen, die lineare und nichtlineare Regressionen mit mehreren erklärenden Variablen umfasst.
Regression als Werkzeug hilft dabei, Daten zu bündeln, um Menschen und Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei der Regression spielen verschiedene Variablen eine Rolle, darunter eine abhängige Variable - die Hauptvariable, die Sie verstehen möchten - und eine unabhängige Variable - Faktoren, die sich auf die abhängige Variable auswirken können.
Damit die Regressionsanalyse funktioniert, müssen Sie alle relevanten Daten erfassen. Es kann in einem Diagramm mit einer x-Achse und einer y-Achse dargestellt werden.
Es gibt mehrere Hauptgründe für die Verwendung der Regressionsanalyse:
- Vorhersage zukünftiger wirtschaftlicher Bedingungen, Trends oder Werte, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu bestimmen, um zu verstehen, wie sich eine Variable ändert, wenn sich eine andere ändert
Es gibt viele verschiedene Arten von Regressionsanalysen. Für den Zweck dieses Artikels betrachten wir zwei: lineare Regression und multiple Regression.
Lineare Regression
Es wird auch eine einfache lineare Regression genannt. Es stellt die Beziehung zwischen zwei Variablen mit einer geraden Linie her. Die lineare Regression versucht, eine Linie zu zeichnen, die den Daten am nächsten kommt, indem sie die Steigung und den Schnittpunkt ermittelt, die die Linie definieren, und Regressionsfehler minimiert.
Wenn zwei oder mehr erklärende Variablen eine lineare Beziehung zur abhängigen Variablen haben, wird die Regression als multiple lineare Regression bezeichnet.
Viele Datenbeziehungen folgen keiner geraden Linie, daher verwenden Statistiker stattdessen eine nichtlineare Regression. Die beiden sind insofern ähnlich, als beide eine bestimmte Antwort von einer Reihe von Variablen grafisch verfolgen. Nichtlineare Modelle sind jedoch komplizierter als lineare Modelle, da die Funktion durch eine Reihe von Annahmen erstellt wird, die sich aus Versuchen und Irrtümern ergeben können.
Multiple Regression
Es ist selten, dass eine abhängige Variable nur durch eine Variable erklärt wird. In diesem Fall verwendet ein Analyst eine multiple Regression, die versucht, eine abhängige Variable mit mehr als einer unabhängigen Variablen zu erklären. Mehrere Regressionen können linear und nichtlinear sein.
Mehrere Regressionen basieren auf der Annahme, dass zwischen den abhängigen und den unabhängigen Variablen eine lineare Beziehung besteht. Es wird auch keine größere Korrelation zwischen den unabhängigen Variablen angenommen.
Wie oben erwähnt, bietet die Verwendung der Regressionsanalyse verschiedene Vorteile. Mit diesen Modellen können Unternehmen und Ökonomen praktische Entscheidungen treffen.
Ein Unternehmen kann Regressionsanalysen nicht nur verwenden, um bestimmte Situationen zu verstehen, z. B. warum Kundenanrufe abnehmen, sondern auch, um zukunftsgerichtete Vorhersagen wie Verkaufszahlen für die Zukunft zu treffen und wichtige Entscheidungen wie Sonderverkäufe und Werbeaktionen zu treffen.
Lineare Regression vs. Multiple Regression: Beispiel
Stellen Sie sich einen Analysten vor, der eine lineare Beziehung zwischen der täglichen Veränderung der Aktienkurse eines Unternehmens und anderen erklärenden Variablen wie der täglichen Veränderung des Handelsvolumens und der täglichen Veränderung der Marktrenditen herstellen möchte. Wenn er eine Regression mit der täglichen Veränderung der Aktienkurse des Unternehmens als abhängige Variable und der täglichen Veränderung des Handelsvolumens als unabhängige Variable durchführt, wäre dies ein Beispiel für eine einfache lineare Regression mit einer erklärenden Variablen.
Wenn der Analyst die tägliche Veränderung der Marktrenditen zur Regression hinzufügt, handelt es sich um eine multiple lineare Regression.
Die zentralen Thesen
- Die Regressionsanalyse ist eine gebräuchliche statistische Methode für Finanzen und Investitionen. Die lineare Regression ist eine der häufigsten Techniken der Regressionsanalyse. Multiple Regression ist eine breitere Klasse von Regressionen, die lineare und nichtlineare Regressionen mit mehreren erklärenden Variablen umfasst.
