Kazalo:
Opredelitev - Kaj pomeni večkratna regresija?
Večkratna regresija je statistično orodje, ki se uporablja za pridobivanje vrednosti merila iz več drugih neodvisnih ali napovedovalskih spremenljivk. Gre za sočasno kombinacijo več dejavnikov za oceno, kako in v kolikšni meri vplivajo na določen rezultat.
Ta tehnika se razgradi, kadar je narava samih dejavnikov nemerljive ali čisto naključne narave.
Tehopedija razlaga večkratno regresijo
Primerov večkratne regresije je v resničnem življenju veliko. Na primer, območni načrtovalec želi vedeti, kako na vrednost hiš vplivajo dejavniki, kot so povprečni dohodek gospodinjstva na območju, kvadratni posnetek hiše, površina hiše in leto, ko je bila zgrajena. Potem ko vse to nariše v sistem, ki lahko izvaja večkratno regresijo, ugotovi, da sta dejavnika, ki najbolj vplivata na prodajno ceno hiše, kvadratni posnetek in povprečni dohodek na tem območju. Večkratna regresija lahko celo pokaže dlje in mu pokaže, da na visokocenovne hiše v bistveno večji meri vplivata ista dva dejavnika kot hiše z nižjimi in srednjimi cenami.
Drug primer je zaposlitveno podjetje, ki poskuša določiti primerno nadomestilo. Ugotavlja, da so spremenljivke napovedovalca plače trenutna plača, število ljudi, ki jih je zaposleni nadziral, in višina odgovornosti, ki jo ima zaposleni. Podjetje lahko s pomočjo večkratne regresije ugotovi, da je trenutna plača zaposlenega najpomembnejši dejavnik plače, ki jo bo oseba pripravljena sprejeti v novi zaposlitvi.
Vendar pa je večkratna regresija nezanesljiva v primerih, ko obstaja velika verjetnost, da na izide vplivajo neizmerljivi dejavniki ali čista naključje. Na primer, ne moremo natančno uporabiti regresije, da bi izračunali, v kolikšni meri bodo različni dejavniki (stanje gospodarstva, inflacija, povprečni razpoložljivi dohodek, napovedi zaslužka podjetij itd.) Vplivali na indeks delniških trgov v natanko 20 letih. V mehaniki teh zunanjih dejavnikov je preprosto preveč neznank.
