Sisällysluettelo:
Määritelmä - mitä moniregressio tarkoittaa?
Moninkertainen regressio on tilastollinen työkalu, jota käytetään kriteerin arvon laskemiseen useista muista riippumattomista tai ennustavista muuttujista. Se on samanaikainen yhdistelmä useita tekijöitä arvioimaan, kuinka ja missä määrin ne vaikuttavat tiettyyn lopputulokseen.
Tämä tekniikka hajoaa, kun tekijöiden luonne on luonteeltaan mittaamaton tai puhdastilaisuus.
Techopedia selittää moninkertaisen regression
Todellisessa elämässä on runsaasti useita regressioita. Esimerkiksi vyöhykesuunnittelija haluaa tietää, kuinka talojen arvoon vaikuttavat sellaiset tekijät kuin alueen keskimääräinen kotitaloustulo, talon neliökuva, talon pinta-ala ja rakennusvuosi. Suunniteltuaan nämä kaikki järjestelmään, joka voi suorittaa moninkertaisen regression, hän toteaa, että tekijät, jotka vaikuttavat talon myyntihintaan eniten, ovat neliökuvia ja alueen keskitulot. Moninkertainen regressio voi jopa mennä pidemmälle ja osoittaa hänelle, että samat kaksi tekijää vaikuttavat huomattavasti kalliimpiin taloihin kuin halvemmat ja keskimääräiset talot.
Toinen esimerkki on rekrytointiyritys, joka yrittää määrittää sopivan korvauksen. Se toteaa, että palkan ennustavat muuttujat ovat nykyinen palkka, työntekijöiden ohjaamien ihmisten lukumäärä ja työntekijälle annettavan vastuun määrä. Yritys voi käyttää useita regressioita selvittääkseen, että potentiaalisen työntekijän nykyinen palkka on tärkein tekijä palkalle, jonka henkilö on valmis ottamaan vastaan uudessa työpaikassa.
Moninkertainen regressio on kuitenkin epäluotettava tapauksissa, joissa on suuri mahdollisuus, että mittaamattomat tekijät tai puhdas sattuma vaikuttavat tuloksiin. Esimerkiksi, emme voi tarkasti käyttää regressiota laskeakseen, missä määrin eri tekijät (talouden tila, inflaatio, keskimääräinen käytettävissä oleva tulo, yritysten ansaintaennusteet jne.) Vaikuttavat osakemarkkinaindeksiin tarkalleen 20 vuoden kuluttua. Näiden ulkoisten tekijöiden mekaniikassa on yksinkertaisesti liian monia tuntemattomia.
