Hồi quy tuyến tính so với hồi quy bội: Tổng quan
Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê phổ biến được sử dụng trong tài chính và đầu tư. Hồi quy tuyến tính là một trong những kỹ thuật phân tích hồi quy phổ biến nhất. Hồi quy bội là một lớp hồi quy rộng hơn bao gồm hồi quy tuyến tính và phi tuyến với nhiều biến giải thích.
Hồi quy như một công cụ giúp gộp dữ liệu lại với nhau để giúp mọi người và các công ty đưa ra quyết định sáng suốt. Có nhiều biến khác nhau khi chơi hồi quy, bao gồm một biến phụ thuộc là biến chính mà bạn đang cố gắng hiểu về các biến số và một biến độc lập có thể có tác động đến biến phụ thuộc.
Để làm cho phân tích hồi quy hoạt động, bạn phải thu thập tất cả các dữ liệu liên quan. Nó có thể được trình bày trên biểu đồ, với trục x và trục y.
Có một số lý do chính khiến mọi người sử dụng phân tích hồi quy:
- Để dự đoán các điều kiện, xu hướng hoặc giá trị kinh tế trong tương laiĐể xác định mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến Để hiểu cách một biến thay đổi khi một biến khác thay đổi
Có nhiều loại phân tích hồi quy khác nhau. Với mục đích của bài viết này, chúng ta sẽ xem xét hai: hồi quy tuyến tính và hồi quy bội.
Hồi quy tuyến tính
Nó cũng được gọi là hồi quy tuyến tính đơn giản. Nó thiết lập mối quan hệ giữa hai biến bằng cách sử dụng một đường thẳng. Hồi quy tuyến tính cố gắng vẽ một đường gần nhất với dữ liệu bằng cách tìm độ dốc và chặn xác định đường đó và giảm thiểu các lỗi hồi quy.
Nếu hai hoặc nhiều biến giải thích có mối quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc, hồi quy được gọi là hồi quy tuyến tính bội.
Nhiều mối quan hệ dữ liệu không theo một đường thẳng, vì vậy các nhà thống kê sử dụng hồi quy phi tuyến thay thế. Cả hai đều giống nhau ở chỗ cả hai đều theo dõi một phản ứng cụ thể từ một tập hợp các biến đồ họa. Nhưng các mô hình phi tuyến phức tạp hơn các mô hình tuyến tính vì hàm được tạo thông qua một loạt các giả định có thể xuất phát từ thử nghiệm và lỗi.
Hồi quy bội
Rất hiếm khi một biến phụ thuộc được giải thích chỉ bằng một biến. Trong trường hợp này, một nhà phân tích sử dụng nhiều hồi quy, cố gắng giải thích một biến phụ thuộc bằng cách sử dụng nhiều hơn một biến độc lập. Nhiều hồi quy có thể là tuyến tính và phi tuyến.
Nhiều hồi quy dựa trên giả định rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa cả hai biến phụ thuộc và biến độc lập. Nó cũng giả định không có mối tương quan lớn giữa các biến độc lập.
Như đã đề cập ở trên, có một số lợi thế khác nhau khi sử dụng phân tích hồi quy. Những mô hình này có thể được sử dụng bởi các doanh nghiệp và nhà kinh tế để giúp đưa ra quyết định thiết thực.
Một công ty không chỉ có thể sử dụng phân tích hồi quy để hiểu một số tình huống như tại sao các cuộc gọi dịch vụ khách hàng giảm mà còn đưa ra các dự đoán hướng tới như số liệu bán hàng trong tương lai và đưa ra các quyết định quan trọng như bán hàng và khuyến mãi đặc biệt.
Hồi quy tuyến tính so với hồi quy bội: Ví dụ
Hãy xem xét một nhà phân tích muốn thiết lập mối quan hệ tuyến tính giữa thay đổi hàng ngày về giá cổ phiếu của công ty và các biến giải thích khác như thay đổi hàng ngày về khối lượng giao dịch và thay đổi hàng ngày về lợi nhuận thị trường. Nếu anh ta thực hiện hồi quy với thay đổi hàng ngày về giá cổ phiếu của công ty dưới dạng biến phụ thuộc và thay đổi hàng ngày về khối lượng giao dịch dưới dạng biến độc lập, đây sẽ là một ví dụ về hồi quy tuyến tính đơn giản với một biến giải thích.
Nếu nhà phân tích thêm sự thay đổi hàng ngày về lợi nhuận thị trường vào hồi quy, đó sẽ là hồi quy tuyến tính đa biến.
Chìa khóa chính
- Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê phổ biến được sử dụng trong tài chính và đầu tư. Hồi quy tuyến tính là một trong những kỹ thuật phân tích hồi quy phổ biến nhất. Hồi quy bội là một lớp hồi quy rộng hơn bao gồm hồi quy tuyến tính và phi tuyến với nhiều biến giải thích.
