迴歸分析

Regression Analysis
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迴歸分析能協助我們探索兩個變數之間的關係,且迴歸分析的一大好處是,能夠檢視多個自變數如何影響因變數。我們如何善用迴歸分析加強自家的業務營運?

假使我們注意到下雨天銷售量更多,會怎麼樣?我們可能會想更了解銷售量和下雨之間的關係,看看那是否只是資料中的特異情況,還是一個固定模式,可能有助於加強業務營運。

迴歸分析能協助我們探索兩個變數之間的關係。我們真的在雨天賣出更多產品嗎?如果是這樣,有可能預測會多賣出多少產品嗎?

首先要收集資料。我們試著預測的項目稱為因變數,這個數目取決於自變數。我們懷疑自變數會影響因變數。現在我們在一個圖形上繪製資料,其中X軸是自變數,Y軸是因變數。

每一個點代表一個月的資料。我們可以看到一個模式:看起來雨天確實賣出更多產品。但我們是否知道,如果雨量達到三英吋或四英吋,我們會賣出多少產品?

想像畫一條線,大致穿過所有資料點的中間。這就是迴歸線,它會協助我們推算,當雨量達到某個程度時,我們會賣出多少產品。

實際上,統計軟體會幫我們計算出數字,並且建立像這樣的一個數學公式。記住,這只是一個估計值。在實際情況中,自變數無法完美預測出因變數。所以這個公式才會包含一個誤差項,顯示對這個估計可以有多大的把握。

統計學家常喜歡說,相關性不代表因果關係。我們很容易看出下雨和銷售之間的相關性,但這並不表示下雨造成了銷售量增加。除非我們賣的是傘,否則很難證明因果關係。此外,別讓資料取代你的直覺。如果你看到不合理的情況,就去調查。資料中可能有錯誤,或者那項關係可能是由我們尚未檢視的其他變數所引起的。

迴歸分析的一大好處是,能夠檢視多個自變數如何影響因變數。如此我們就更接近我們需要的見解,可以更了解自家業務。(根據愛美.嘉露(Amy Gallo)撰寫的《哈佛商業評論》文章)



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