Regresijska analiza je pogosto uporabljeno orodje v statistiki. Kar omogoča raziskovanje povezav med različnimi kvantitativnimi spremenljivkami. To z oblikovanjem matematičnih enačb.
Če gledamo drugače, je omenjena analiza postopek ali model, ki analizira povezavo med odvisno spremenljivko in eno ali več neodvisnimi spremenljivkami. Tako je v tej študiji ugotovljeno matematično razmerje.
Zahvaljujoč procesom regresije je mogoče razumeti, kako na odvisno spremenljivko vplivajo spremembe drugih dejavnikov.
Aplikacije regresijske analize
Ena glavnih aplikacij regresijske analize je projekcija z različnimi scenariji. To ob upoštevanju stopnje vpliva (v statistiki je to znano kot korelacija) na odvisno spremenljivko.
Cilj analize je torej zgraditi funkcijo, ki omogoča oceno prihodnje vrednosti študijske spremenljivke.
Z drugega vidika regresija omogoča izračun pogojnega (povprečnega) pričakovanja. V ta namen se vrednosti neodvisnih spremenljivk vzamejo kot podane.
Upoštevati je treba, da kadar upoštevamo samo eno neodvisno spremenljivko, govorimo o preprosti linearni regresiji. Po drugi strani pa bi bilo, če bi vključili več dejavnikov, večkratno linearno regresijo.
Regresijska analiza ima aplikacije za vsakdanje življenje. To je na primer od preučevanja prometnih nesreč na določenem geografskem območju do preverjanja, ali je na primer priporočen učni načrt glede na stopnjo osipa.
Kritika regresijske analize
Pogosta kritika te vrste matematičnega modela napovedovanja je, da ni optimalen, saj pogosto zamenjuje korelacijo z vzročnostjo.
To pomeni, da je na primer mogoče vzpostaviti matematično razmerje med gospodarsko rastjo in pogostostjo padavin v državi. Če pa te spremenljivke ni teoretično utemeljeno, študija ni pomembna, ker gre za lažno razmerje.
Primer regresijske analize
Poglejmo si zelo preprost primer regresijske analize. Recimo, da želi podjetje izračunati povpraševanje po določenem blagu.
Kot neodvisno spremenljivko bomo vzeli ceno izdelka. Tako podjetje na podlagi svojih preteklih podatkov zgradi enačbo, kot je naslednja:
Tako je namen regresijske analize najti vrednosti a (linearni korelacijski koeficient) in b.