회귀 분석 (Regression Analysis)

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회계분석이란 무엇인가?

회귀분석은 통계적인 예측모델로서 (보통 종속변수라고 불리는) 주어진 변수와 (보통 독립변수라고 불리는) 하나 또는 그 이상의 변수사이의 관계를 묘사하고 설명하는데 관련된 모델이다.

회귀 분석 예시

마케팅 또는 영업 관리자가 일부 세그먼트에서 다음 달 수치를 예측하려고 한다고 가정합니다. 물론 경쟁사의 판촉 또는 새롭고 개선된 제품의 도입과 같이 이러한 수치에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 많은 요인이 있습니다. 이를 향후 판매에 영향을 미칠 수 있는 변수라고 합니다. 그 달의 비의 양이 더 중요할 것이라고 주장하는 사람이 조직에 있을 수 있습니다. 그러한 잠재적 요인이 많이 있을 수 있습니다.

이러한 상황에서 회귀 분석을 사용하여 변수를 수학적으로 정렬하여 실제로 판매에 영향을 미치는 변수를 찾을 수 있습니다. 회귀 분석은 기본적으로 다음과 같은 질문에 대한 답을 제공합니다. 가장 중요한 요소는 무엇입니까? 어떤 요소를 무시해야 합니까? 특정 요소는 어떻게 상호 연관되어 있습니까? 그리고: 우리는 이러한 요소를 어떤 자신감으로 신뢰할 수 있습니까?

회귀 분석에서는 이러한 요인을 "변수"라고 합니다. 종속 변수가 있습니다: 예측하는 주요 요인입니다. 우리의 경우 월 매출입니다. 그리고 독립 변수(동의어: 설명 변수): 종속 변수에 영향을 미칠 수 있다고 생각되는 요소

회귀 분석의 사용. 이점

회귀 분석은 다른 관련된 사업 추진요인(설명변수)의 상호작용에 기초하여 주어진 핵심적인 사업지표(종속변수)를 예측할 수 있다. 예를 들면, 회귀분석은 광고에 사용된 금액과 고용된 판매원의 수를 활용하여 판매량을 예측하게 해준다. 물론 실제 모델은 더 많은 변수가 필요하고 훨씬 복잡할 것이다.

어느 누구도 실제로 미래를 볼 수는 없다. 그러나 현대적 통계 방법들, 수리경제학 모델들 및 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 미래에 무엇이 일어날 것인지를 예측하고 견적하는 이용될 수 있다.

Regression Analysis [회귀 분석] 모형은 저희가 그의 가치가 미리 결정될 수 있는 한개 이상 다른 가변을 통해 1개의 불명한 가변의 가치를, 예언할 것을 돕도록 이용된다.

회귀분석의 단계. 프로세스

프로세스의 첫번째 단계는 예측할 변수(종속변수)를 확인하는 것이다. 그 다음 예측변수(설명변수)로 사용하고자하는 변수들에 집중하여 다중회귀분석을 실행한다. 다중회귀분석은 종속변수와 설명변수간의 관계를 확인한다. 그리고 마지막으로 모델(공식)으로 제시된다.

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