Compreendendo a regressão linear vs. Regressão múltipla

Regressão Linear vs. Regressão múltipla: uma visão geral

A análise de regressão é um método estatístico comum usado em finança e investindo. A regressão linear é uma das técnicas mais comuns de regressão análise. A regressão múltipla é uma classe mais ampla de regressões que abrange regressões lineares e não lineares com várias variáveis ​​explicativas.

A regressão como uma ferramenta ajuda a reunir dados para ajudar as pessoas e as empresas a tomarem decisões informadas. Existem diferentes variáveis ​​em jogo na regressão, incluindo uma variável dependente - a variável principal que você está tentando entender - e uma variável independente - fatores que podem ter um impacto sobre o dependente variável.

Para fazer a análise de regressão funcionar, você deve coletar todos os dados relevantes. Ele pode ser apresentado em um gráfico, com um eixo xe um eixo y.

Existem vários motivos principais pelos quais as pessoas usam a análise de regressão:

1. Para prever as condições econômicas, tendências ou valores futuros
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2. Para determinar a relação entre duas ou mais variáveis
3. Para entender como uma variável muda quando outra muda

Existem muitos tipos diferentes de análise de regressão. Para os fins deste artigo, examinaremos dois: regressão linear e regressão múltipla.

Regressão linear

Também é chamada de regressão linear simples. Ele estabelece a relação entre duas variáveis ​​usando uma linha reta. A regressão linear tenta desenhar uma linha que mais se aproxime dos dados, encontrando a inclinação e a interceptação que definem a linha e minimizam os erros de regressão.

Se duas ou mais variáveis ​​explicativas têm uma relação linear com a variável dependente, a regressão é chamada de Regressão linear múltipla.

Muitas relações de dados não seguem uma linha reta, então os estatísticos usam regressão não linear em vez de. Os dois são semelhantes no sentido de que rastreiam graficamente uma resposta específica de um conjunto de variáveis. Mas os modelos não lineares são mais complicados do que os modelos lineares porque a função é criada por meio de uma série de suposições que podem resultar de tentativa e erro.

Regressão múltipla

É raro que uma variável dependente seja explicada por apenas uma variável. Nesse caso, um analista usa regressão múltipla, que tenta explicar uma variável dependente usando mais de uma variável independente. As regressões múltiplas podem ser lineares e não lineares.

As regressões múltiplas baseiam-se no pressuposto de que existe uma relação linear entre as variáveis ​​dependentes e independentes. Também não assume nenhuma correlação significativa entre as variáveis ​​independentes.

Conforme mencionado acima, existem várias vantagens diferentes em usar a análise de regressão. Esses modelos podem ser usados ​​por empresas e economistas para ajudar na tomada de decisões práticas.

Regressão Linear vs. Regressão Múltipla: Exemplo

Considere um analista que deseja estabelecer uma relação linear entre a mudança diária nos preços das ações de uma empresa e outras variáveis ​​explicativas, como a mudança diária em volume de negócios e a mudança diária nos retornos do mercado. Se ele executar uma regressão com a variação diária nos preços das ações da empresa como variável dependente e a variação diária na volume de negócios como uma variável independente, este seria um exemplo de uma regressão linear simples com uma explicação variável.

Se o analista adicionar a mudança diária nos retornos do mercado na regressão, seria uma regressão linear múltipla.