Regressão linear vs. regressão múltipla: uma visão geral
A análise de regressão é um método estatístico comum usado em finanças e investimentos. A regressão linear é uma das técnicas mais comuns de análise de regressão. A regressão múltipla é uma classe mais ampla de regressões que engloba regressões lineares e não lineares com várias variáveis explicativas.
A regressão como ferramenta ajuda a reunir dados para ajudar pessoas e empresas a tomar decisões informadas. Existem diferentes variáveis em jogo na regressão, incluindo uma variável dependente - a principal variável que você está tentando entender - e uma variável independente - fatores que podem ter um impacto na variável dependente.
Para que a análise de regressão funcione, você deve coletar todos os dados relevantes. Pode ser apresentado em um gráfico, com um eixo xe um eixo y.
Existem várias razões pelas quais as pessoas usam a análise de regressão:
- Para prever as condições econômicas, tendências ou valores futuros, determinar a relação entre duas ou mais variáveis e entender como uma variável muda quando outra muda
Existem muitos tipos diferentes de análise de regressão. Para os fins deste artigo, examinaremos dois: regressão linear e regressão múltipla.
Regressão linear
É também chamado de regressão linear simples. Estabelece o relacionamento entre duas variáveis usando uma linha reta. A regressão linear tenta desenhar uma linha que se aproxime mais dos dados, localizando a inclinação e a interceptação que definem a linha e minimizam os erros de regressão.
Se duas ou mais variáveis explicativas tiverem uma relação linear com a variável dependente, a regressão será chamada de regressão linear múltipla.
Como muitos relacionamentos de dados não seguem uma linha reta, os estatísticos usam a regressão não linear. Os dois são semelhantes, pois ambos rastreiam graficamente uma resposta específica de um conjunto de variáveis. Mas modelos não lineares são mais complicados que modelos lineares, porque a função é criada através de uma série de suposições que podem resultar de tentativa e erro.
Regressão múltipla
É raro que uma variável dependente seja explicada por apenas uma variável. Nesse caso, um analista usa regressão múltipla, que tenta explicar uma variável dependente usando mais de uma variável independente. Regressões múltiplas podem ser lineares e não lineares.
As regressões múltiplas são baseadas na suposição de que existe uma relação linear entre as variáveis dependentes e independentes. Também não assume correlação importante entre as variáveis independentes.
Como mencionado acima, existem várias vantagens em usar a análise de regressão. Esses modelos podem ser usados por empresas e economistas para ajudar a tomar decisões práticas.
Uma empresa pode não apenas usar a análise de regressão para entender certas situações como o motivo pelo qual as chamadas de atendimento ao cliente estão caindo, mas também fazer previsões futuras como números de vendas no futuro e tomar decisões importantes, como vendas e promoções especiais.
Regressão linear vs. regressão múltipla: exemplo
Considere um analista que deseja estabelecer uma relação linear entre a mudança diária nos preços das ações de uma empresa e outras variáveis explicativas, como a mudança diária no volume de negócios e a mudança diária nos retornos do mercado. Se ele fizer uma regressão com a mudança diária nos preços das ações da empresa como uma variável dependente e a mudança diária no volume de negociação como uma variável independente, isso seria um exemplo de uma regressão linear simples com uma variável explicativa.
Se o analista adicionar a mudança diária nos retornos do mercado à regressão, seria uma regressão linear múltipla.
Principais Takeaways
- A análise de regressão é um método estatístico comum usado em finanças e investimentos. A regressão linear é uma das técnicas mais comuns de análise de regressão. A regressão múltipla é uma classe mais ampla de regressões que engloba regressões lineares e não lineares com várias variáveis explicativas.
