Regressione lineare e multipla: qual è la differenza?
Regressione lineare e regressione multipla: una panoramica
L’analisi di regressione è un metodo statistico comune utilizzato nella investimenti. La regressione lineare è una delle tecniche più comuni di analisi di regressione. La regressione multipla è una classe più ampia di regressioni che comprende regressioni lineari e non lineari con più variabili esplicative.
La regressione come strumento aiuta a mettere insieme i dati per aiutare le persone e le aziende a prendere decisioni informate. Ci sono diverse variabili in gioco nella regressione, inclusa una variabile dipendente – la variabile principale che stai cercando di capire – e una variabile indipendente – fattori che possono avere un impatto sulla variabile dipendente.
Per far funzionare l’analisi di regressione, è necessario raccogliere tutti i dati rilevanti. Può essere presentato su un grafico, con un asse x e un asse y.
Ci sono diversi motivi principali per cui le persone usano l’analisi di regressione:
- Per prevedere condizioni economiche, tendenze o valori futuri
- Per determinare la relazione tra due o più variabili
- Per capire come cambia una variabile quando cambia un’altra
Esistono molti tipi diversi di analisi di regressione. Ai fini di questo articolo, esamineremo due: regressione lineare e regressione multipla.
Regressione lineare
È anche chiamata regressione lineare semplice. Stabilisce la relazione tra due variabili utilizzando una linea retta. La regressione lineare tenta di tracciare una linea che si avvicina di più ai dati trovando la pendenza e l’intercetta che definiscono la linea e riducono al minimo gli errori di regressione.
Se due o più variabili esplicative hanno una relazione lineare con la variabile dipendente, la regressione viene chiamata regressione lineare multipla.
Molte relazioni di dati non seguono una linea retta, quindi gli statistici utilizzano invece la regressione non lineare. I due sono simili in quanto entrambi tracciano graficamente una risposta particolare da un insieme di variabili. Ma i modelli non lineari sono più complicati dei modelli lineari perché la funzione viene creata attraverso una serie di ipotesi che possono derivare da tentativi ed errori.
Regressione multipla
È raro che una variabile dipendente sia spiegata da una sola variabile. In questo caso, un analista utilizza la regressione multipla, che tenta di spiegare una variabile dipendente utilizzando più di una variabile indipendente. Le regressioni multiple possono essere lineari e non lineari.
Le regressioni multiple si basano sul presupposto che esista una relazione lineare tra le variabili dipendenti e indipendenti. Inoltre, non presuppone alcuna correlazione importante tra le variabili indipendenti.
Come accennato in precedenza, ci sono diversi vantaggi nell’utilizzo dell’analisi di regressione. Questi modelli possono essere utilizzati da aziende ed economisti per aiutare a prendere decisioni pratiche.
Un’azienda può non solo utilizzare l’analisi di regressione per comprendere determinate situazioni come il motivo per cui le chiamate al servizio clienti stanno diminuendo, ma anche per fare previsioni lungimiranti come i dati di vendita in futuro e prendere decisioni importanti come vendite speciali e promozioni.
Regressione lineare vs. regressione multipla: esempio
Si consideri un analista che desideri stabilire una relazione lineare tra la variazione giornaliera dei prezzi delle azioni di una società e altre variabili esplicative come la variazione giornaliera del volume degli scambi e la variazione giornaliera dei rendimenti di mercato. Se esegue una regressione con la variazione giornaliera dei prezzi delle azioni della società come variabile dipendente e la variazione giornaliera del volume degli scambi come variabile indipendente, questo sarebbe un esempio di una semplice regressione lineare con una variabile esplicativa.
Se l’analista aggiunge la variazione giornaliera dei rendimenti di mercato alla regressione, si tratterebbe di una regressione lineare multipla.
Punti chiave
- L’analisi di regressione è un metodo statistico comune utilizzato nella finanza e negli investimenti.
- La regressione lineare è una delle tecniche più comuni di analisi di regressione.
- La regressione multipla è una classe più ampia di regressioni che comprende regressioni lineari e non lineari con più variabili esplicative.