Оглавление:
Определение - Что означает множественная регрессия?
Множественная регрессия - это статистический инструмент, используемый для получения значения критерия из нескольких других независимых или предикторных переменных. Это одновременная комбинация нескольких факторов для оценки того, как и в какой степени они влияют на определенный результат.
Эта техника ломается, когда природа самих факторов носит неизмеримый или случайный характер.
Техопедия объясняет множественную регрессию
Случаев множественной регрессии предостаточно в реальной жизни. Например, зональный планировщик хочет знать, как на стоимость домов влияют такие факторы, как средний доход домохозяйства в этом районе, площадь участка дома, площадь земли дома и год его постройки. После построения всего этого в системе, которая может выполнять множественную регрессию, он обнаруживает, что факторы, которые больше всего влияют на цену продажи дома, - это квадратные метры и средний доход в этом районе. Многократная регрессия может даже пойти дальше и показать ему, что на дорогостоящие дома влияют те же два фактора в гораздо большей степени, чем на дома с более низкой и средней ценой.
Другим примером является рекрутинговая фирма, которая пытается определить подходящую компенсацию. Он находит, что переменными предиктора для заработной платы являются текущая заработная плата, количество людей, подконтрольных работнику, и объем ответственности, который на него возлагается Фирма может использовать множественную регрессию, чтобы выяснить, что текущая зарплата потенциального сотрудника является единственным наиболее важным определяющим фактором заработной платы, которую человек будет готов принять на новой работе.
Однако множественная регрессия ненадежна в тех случаях, когда существует высокая вероятность того, что результаты окажутся под влиянием неизмеримых факторов или чистой случайности. Например, мы не можем точно использовать регрессию для расчета того, в какой степени различные факторы (состояние экономики, инфляция, средний располагаемый доход, прогнозы заработка компаний и т. Д.) Будут влиять на индекс фондового рынка ровно через 20 лет. В механике этих внешних факторов просто слишком много неизвестных.
