Noções básicas de regressão para análise de negócios Se você já se perguntou como duas ou mais coisas se relacionam umas com as outras, ou se você já pediu a seu chefe para criar uma previsão ou analisar relações entre variáveis, a regressão de aprendizado valeria a pena. Neste artigo, você aprenderá os fundamentos da regressão linear simples - uma ferramenta comumente usada na previsão e na análise financeira. Começaremos aprendendo os princípios centrais da regressão, primeiro aprendendo sobre covariância e correlação, e depois avançando para a construção e interpretação de uma saída de regressão. Muitos softwares, como o Microsoft Excel, podem fazer todos os cálculos e saídas de regressão para você, mas ainda é importante aprender a mecânica subjacente. No centro da regressão está a relação entre duas variáveis chamadas variáveis dependentes e independentes. Por exemplo, suponha que você queira prever vendas para sua empresa e concluiu que as vendas de sua empresa sobem e descem, dependendo das alterações no PIB. As vendas que você está prevendo seriam a variável dependente porque seu valor depende do valor do PIB e o PIB seria a variável independente. Você precisaria determinar a força do relacionamento entre essas duas variáveis para prever as vendas. Se o PIB aumentar / diminuir em 1, quanto suas vendas aumentarão ou diminuirão Covariância A fórmula para calcular o relacionamento entre duas variáveis é chamada de covariância. Esse cálculo mostra a direção do relacionamento e sua força relativa. Se uma variável aumenta e a outra variável também tende a aumentar, a covariância seria positiva. Se uma variável sobe e a outra tende a diminuir, a covariância seria negativa. O número real que você obtém ao calcular isso pode ser difícil de interpretar porque não é padronizado. Uma covariância de cinco, por exemplo, pode ser interpretada como uma relação positiva, mas a força do relacionamento só pode ser considerada mais forte do que se o número fosse quatro ou mais fraco do que se o número fosse seis. Coeficiente de Correlação Precisamos padronizar a covariância para nos permitir melhor interpretá-la e usá-la na previsão, e o resultado é o cálculo da correlação. O cálculo de correlação simplesmente pega a covariância e a divide pelo produto do desvio padrão das duas variáveis. Isto irá ligar a correlação entre um valor de -1 e 1. Uma correlação de 1 pode ser interpretada para sugerir que ambas as variáveis se movem perfeitamente positivamente uma com a outra e um -1 implica que elas estão perfeitamente correlacionadas negativamente. Em nosso exemplo anterior, se a correlação é 1 e o PIB aumenta em 1, então as vendas aumentariam em 1. Se a correlação for -1, um aumento de 1 no PIB resultaria em uma diminuição nas vendas - exatamente o oposto. Equação de regressão Agora que sabemos como a relação relativa entre as duas variáveis é calculada, podemos desenvolver uma equação de regressão para prever ou prever a variável que desejamos. Abaixo está a fórmula para uma regressão linear simples. Y é o valor que estamos tentando prever, b é a inclinação da regressão, x é o valor de nosso valor independente e a representa a interceptação y. A equação de regressão simplesmente descreve a relação entre a variável dependente (y) e a variável independente (x). O intercepto, ou a, é o valor de y (variável dependente) se o valor de x (variável independente) for zero. Então, se não houvesse mudança no PIB, sua empresa ainda faria algumas vendas - esse valor, quando a variação do PIB é zero, é a interceptação. Dê uma olhada no gráfico abaixo para ver uma representação gráfica de uma equação de regressão. Neste gráfico, existem apenas cinco pontos de dados representados pelos cinco pontos no gráfico. A regressão linear tenta estimar uma linha que melhor se ajusta aos dados, e a equação dessa linha resulta na equação de regressão. Figura 1: Linha de melhor ajuste Interpretação As principais saídas com as quais você precisa se preocupar para uma regressão linear simples são o R-quadrado. o intercepto e o coeficiente do PIB. O número do quadrado-R neste exemplo é 68,7 - isso mostra quão bem nosso modelo prevê ou prevê as vendas futuras. Em seguida, temos uma interceptação de 34,58, que nos diz que se a variação do PIB fosse prevista para zero, nossas vendas seriam de cerca de 35 unidades. Por fim, o coeficiente de correlação do PIB de 88,15 nos diz que, se o PIB aumentar em 1, as vendas provavelmente subirão cerca de 88 unidades. The Bottom Line Então, como você usaria este modelo simples em seu negócio? Bem, se sua pesquisa leva você a acreditar que a próxima mudança do PIB será uma certa porcentagem, você pode inserir essa porcentagem no modelo e gerar uma previsão de vendas. Isso pode ajudá-lo a desenvolver um plano e um orçamento mais objetivos para o próximo ano. Claro que isso é apenas uma regressão simples e existem modelos que você pode construir que usam várias variáveis independentes chamadas de regressões lineares múltiplas. Mas as regressões lineares múltiplas são mais complicadas e têm vários problemas que precisam de outro artigo para discutir. A taxa de juros pela qual uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária. Uma carteira de títulos de renda fixa em que cada título possui uma data de vencimento significativamente diferente. O propósito de. A data de vencimento de vários futuros sobre índices de ações, opções de índices de ações, opções de ações e futuros de ações individuais. Todo o estoque. Um tipo de apólice de seguro em que o segurado paga uma quantia específica de despesas reembolsáveis para serviços de saúde como. Ações e políticas do governo que restringem ou restringem o comércio internacional, muitas vezes feitas com a intenção de proteger o local. Um fiduciário é uma pessoa que atua em nome de outra pessoa, ou pessoas para gerenciar ativos. Recursos de dados Econometria financeira Usando o Stata por Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazer isso no Stata for Financial. A região do Oriente Médio e Norte da África (MENA) sofre com a disponibilidade de dados e a qualidade dos dados. Qualquer esforço para coletar, limpar e apresentar dados sobre a região é um bem. O 4º Encontro do Grupo de Usuários Stata da Polônia acontece na segunda-feira, 17 de outubro de 2016, no SGH Escola de Economia de Varsóvia, Varsóvia, Polônia. O objetivo do Stata Users Group Meeti. Dados da chuva: usando o Stata para automatizar a criação e rotulagem de cada variável através de looping Muitas vezes, no trabalho de dados, descobre-se que o mesmo trabalho precisa ser feito novamente e. O 22º Encontro do London Stata Users Group acontece na quinta-feira, 8 e sexta-feira, 9 de setembro de 2016, na Cass Business School, em Londres. A reunião do London Stata Users Group. Últimos Cursos Stata A maioria das questões de interesse são fundamentalmente questões de causalidade, ou seja, qual é o efeito de alguma variável x em alguma outra variável y. Este curso apresenta os métodos estatísticos atualmente disponíveis para o estudo de tais questões. As análises causais modernas baseiam-se no quadro de resultados potenciais ou no quadro de equações estruturais. Vantagens e desvantagens de ambos os frameworks serão discutidas. Entregues pela StataCorp, os NetCourses são cursos convenientes baseados na Web para o aprendizado do Stata. Nosso curso de Fundamentos do Stata fornece uma introdução completa ao Stata para o novo usuário e é ideal para os usuários novos ou iniciantes que desejam ter uma vantagem inicial e aprender a usar o Stata com eficiência. Aprenda como comunicar seus dados com os poderosos recursos gráficos do Statas. Este curso apresentará diferentes tipos de gráficos e demonstrará como usá-los para análise exploratória de dados. Entregues pela StataCorp, os NetCourses são cursos convenientes baseados na Web para aprender Recursos Stata. Stata Financial Econometrics Usando Stata por Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazer isso no Stata for Financial. A região do Oriente Médio e Norte da África (MENA) sofre com a disponibilidade de dados e a qualidade dos dados. Qualquer esforço para coletar, limpar e apresentar dados sobre a região é um bem. O 4º Encontro do Grupo de Usuários Stata da Polônia acontece na segunda-feira, 17 de outubro de 2016, no SGH Escola de Economia de Varsóvia, Varsóvia, Polônia. O objetivo do Stata Users Group Meeti. Dados da chuva: usando o Stata para automatizar a criação e rotulagem de cada variável através de looping Muitas vezes, no trabalho de dados, descobre-se que o mesmo trabalho precisa ser feito novamente e. O 22º Encontro do London Stata Users Group acontece na quinta-feira, 8 e sexta-feira, 9 de setembro de 2016, na Cass Business School, em Londres. A reunião do London Stata Users Group. Últimos Cursos Stata A maioria das questões de interesse são fundamentalmente questões de causalidade, ou seja, qual é o efeito de alguma variável x em alguma outra variável y. Este curso apresenta os métodos estatísticos atualmente disponíveis para o estudo de tais questões. As análises causais modernas baseiam-se no quadro de resultados potenciais ou no quadro de equações estruturais. 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