ANÁLISE DE REGRESSÃO

ANÁLISE DE REGRESSÃO

A análise de regressão geralmente atende problemas de inúmeras áreas desde a industrial até a área de saúde. A utilizamos para verificar se duas ou mais variáveis estão relacionadas de alguma forma. Assim, esse tipo de modelagem matemática tem o nome de “regressão”. A análise de regressão nos ajuda a entender como uma variável se comporta com relação a outra. Essa verificação é observada através de uma análise e sobre gráficos de resíduos que nos mostram se o modelo de regressão adotado em determinado problema nos gera resultados confiáveis ou não. 

Gráficos de resíduos, análises, inúmeros termos técnicos sobre a análise de regressão. Assim, ela pode ser aplicada para verificar se o consumo de açaí é diretamente relacionado à temperatura. Ou senão para verificar se determinado produto é mais vendido de acordo com a faixa etária, entre outros inúmeros exemplos. Pode ser aplicada também como uma ferramenta auxiliar para determinada pesquisa, para comprovar e consolidar resultados obtidos. Sem dúvidas é um tipo de análise que cai bem em qualquer tipo de pesquisa, fornecendo sempre resultados confiáveis e ricos e informações sobre os dados. 

OBJETIVOS?

Geralmente, utilizamos a análise de regressão em alguns tipos específicos de objetivos. Em qualquer tipo de objetivo com a finalidade de predição, onde a análise de regressão pode ser aplicada em valores conhecidos afim de descobrir valores desconhecidos no banco de dados, sempre verificando se a modelagem utilizada foi correta ou não, através das análises. Outra aplicação comum é verificar quais variáveis interferem significantemente em sua variável em estudo. Neste caso a análise de regressão pode ser utilizada para nos mostrar as variáveis que não tem contribuição significante para o problema em questão, assim, podendo ser excluídas. Também utilizamos a análise de regressão ao fazer uma estimação de parâmetros, ajustando um modelo estatístico aos nossos dados observados. Assim, os modelos de análise de regressão cobrem toda a área sobre inferência estatística, desde estimar parâmetros até auxiliar em um teste de hipóteses ou até mesmo em um intervalo de confiança. 

 

 

Explicaremos a seguir detalhadamente o que é uma análise de regressão e sua devida importância: 

 O QUE É UMA ANÁLISE DE REGRESSÃO OU O QUE SIGNIFICA REALIZAR UMA REGRESSÃO? 

A análise de regressão é um método confiável que tem como objetivo identificar quais variáveis tem impacto sobre um tópico de interesse. O processo de realizar uma regressão permite determinar com confiança quais fatores são mais importantes, quais fatores podem ser ignorados e como esses fatores influenciam uns aos outros. 

Para que possamos entender a análise de regressão, é de suma importância compreender os seguintes termos: 

Variável dependente: Esse é o nome dado a variável que você está tentando prever ou compreender através da análise de regressão. 

Variável independente: Estas são as variáveis que você supõe causar um impacto ou certa influência em sua variável dependente.

 

COMO FUNCIONA UMA ANÁLISE DE REGRESSÃO? 

Para a realização de uma análise de regressão, você precisa definir uma variável dependente. Isto é, definir uma variável na qual você acredita que está sendo influenciada por uma ou mais variáveis independentes. 

Em seguida é necessário estabelecer um conjunto de dados que abranja todo o seu estudo para trabalhar. Uma maneira de estabelecer um conjunto de dados e administrar sua pesquisa é através do questionário, ou formulários. É importante verificar todas as respostas para que a análise não seja viesada. Sua pesquisa deve incluir perguntas relacionadas as variáveis independentes no qual você tem interesse.

Traçado suas variáveis, verificaremos se sua variável dependente tem relação com as variáveis independentes escolhidas, como faremos isso? Através da interpretação de um gráfico de regressão. O gráfico consiste de pontos em que existem dois eixos X e Y. Em um dos eixos estão os dados da variável independente e no outro os dados da variável dependente. Então, após a plotagem dos dados nós verificamos a correlação das variáveis, através dos pontos mostrados graficamente. Se os pontos tendem a seguir uma reta, significa que a variável dependente realmente é influenciada pela independente. Se por acaso os pontos estejam embaralhados não tendendo a nenhum padrão, dizemos que a variável independente escolhida não influencia a dependente. 

Análise de resultados

Verificamos através do gráfico se existe uma linha com certa correlação, essa linha é chamada de linha de regressão. A linha de regressão é a ferramenta chave. Ela é estabelecida através de qualquer software estatístico e ela representa o relacionamento entre a sua variável dependente com a independente escolhida. 

Em um modelo de análise e regressão simples a linha de regressão pode ser escrita como: 

Y = ax + b 

Onde Y representa a variável dependente, e x a variável independente, uma vez que y dependa de x. A letra b representa um valor de erro esperado. As linhas de regressão sempre consideram um termo de erro porque, na realidade, as variáveis ​​independentes nunca são precisamente preditores perfeitos de variáveis ​​dependentes. 

Sua linha de regressão é simplesmente uma estimativa baseada nos dados disponíveis para você. Então, quanto maior o seu termo de erro, menos definitiva é a sua linha de regressão. 

Outro tipo de modelagem

Existe também um outro modelo de análise de regressão que chamamos de regressão linear múltipla.  Seguindo o mesmo princípio lógico, porém verificamos se nossa variável dependente está sendo influenciada por duas ou mais variáveis independentes. O princípio para a interpretação é o mesmo, porém em alguns casos é inviável a visualização através de um gráfico. 

AFINAL, POR QUE SUA EMPRESA DEVERIA USAR UMA ANÁLISE DE REGRESSÃO? 

Pois é um método estatístico útil que pode ser aproveitado para determinar o grau em que determinadas variáveis ​​independentes influenciam variáveis ​​dependentes. 

Os cenários possíveis para conduzir a análise de regressão para se obter informações valiosas sobre seu interesse são infinitos. 

A próxima vez que alguém em sua empresa estiver propondo uma hipótese que declare um fator, podendo controlar esse fator ou não, se está impactando uma parte do negócio, surgirá a realização uma análise de regressão para determinar o quão confiante você deve estar nessa hipótese. Isso permitirá que você tome decisões mais confiáveis e concisas, aloque recursos de maneira mais eficiente e aumente sua lucratividade. 

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