Memahami regresi linier vs regresi berganda
Apa Memahami regresi linier vs regresi berganda?
Analisis regresi adalah metode statistik umum yang digunakan dalam investasi. Regresi linier adalah salah satu teknik analisis regresi yang paling umum. Regresi berganda adalah kelas regresi yang lebih luas yang mencakup regresi linier dan nonlinier dengan beberapa variabel penjelas.
Regresi sebagai alat membantu mengumpulkan data bersama untuk membantu orang dan perusahaan membuat keputusan yang tepat. Ada variabel berbeda yang berperan dalam regresi, termasuk variabel dependen — variabel utama yang Anda coba pahami — dan variabel independen — faktor yang mungkin berdampak pada variabel dependen.
Agar analisis regresi berfungsi, Anda harus mengumpulkan semua data yang relevan. Ini dapat disajikan dalam grafik, dengan sumbu x dan sumbu y.
Ada beberapa alasan utama orang menggunakan analisis regresi:
- Untuk memprediksi kondisi, tren, atau nilai ekonomi di masa depan
- Untuk menentukan hubungan antara dua variabel atau lebih
- Untuk memahami bagaimana satu variabel berubah ketika variabel lain berubah
Ada banyak jenis analisis regresi. Untuk tujuan artikel ini, kita akan melihat dua: regresi linier dan regresi berganda.
Regresi linier
Ini juga disebut regresi linier sederhana. Ini menetapkan hubungan antara dua variabel menggunakan garis lurus. Regresi linier mencoba menggambar garis yang paling dekat dengan data dengan menemukan kemiringan dan intersep yang menentukan garis dan meminimalkan kesalahan regresi.
Jika dua atau lebih variabel penjelas memiliki hubungan linier dengan variabel terikat, maka regresi disebut regresi linier berganda .
Banyak hubungan data tidak mengikuti garis lurus, sehingga ahli statistik menggunakan regresi nonlinear. Keduanya serupa karena keduanya melacak respons tertentu dari sekumpulan variabel secara grafis. Tetapi model nonlinier lebih rumit daripada model linier karena fungsinya dibuat melalui serangkaian asumsi yang mungkin berasal dari trial and error.
Regresi Ganda
Jarang sekali variabel dependen dijelaskan hanya oleh satu variabel. Dalam hal ini, seorang analis menggunakan regresi berganda, yang mencoba menjelaskan variabel dependen dengan menggunakan lebih dari satu variabel independen. Regresi berganda bisa linier dan nonlinier.
Regresi berganda didasarkan pada asumsi bahwa ada hubungan linier antara variabel dependen dan independen. Ini juga mengasumsikan tidak ada korelasi utama antara variabel independen.
Seperti disebutkan di atas, ada beberapa keuntungan menggunakan analisis regresi. Model ini dapat digunakan oleh bisnis dan ekonom untuk membantu membuat keputusan praktis.
Referensi cepat
Perusahaan tidak hanya dapat menggunakan analisis regresi untuk memahami situasi tertentu seperti mengapa panggilan layanan pelanggan menurun, tetapi juga untuk membuat prediksi berwawasan ke depan seperti angka penjualan di masa depan, dan membuat keputusan penting seperti penjualan dan promosi khusus.
Regresi Linier vs. Regresi Berganda: Contoh
Pertimbangkan seorang analis yang ingin membangun hubungan linier antara perubahan harian dalam harga saham perusahaan dan variabel penjelas lainnya seperti perubahan harian dalam volume perdagangan dan perubahan harian dalam pengembalian pasar. Jika dia menjalankan regresi dengan perubahan harian dalam harga saham perusahaan sebagai variabel dependen dan perubahan harian dalam volume perdagangan sebagai variabel independen, ini akan menjadi contoh regresi linier sederhana dengan satu variabel penjelas.
Jika analis menambahkan perubahan harian dalam pengembalian pasar ke dalam regresi, itu akan menjadi regresi linier berganda.
Poin Penting
- Analisis regresi adalah metode statistik umum yang digunakan dalam keuangan dan investasi.
- Regresi linier adalah salah satu teknik analisis regresi yang paling umum.
- Regresi berganda adalah kelas regresi yang lebih luas yang mencakup regresi linier dan nonlinier dengan beberapa variabel penjelas.