Зміст:
Визначення - Що означає множинна регресія?
Множинна регресія - це статистичний інструмент, який використовується для отримання значення критерію з кількох інших незалежних чи прогнозних змінних. Це одночасне поєднання декількох факторів для оцінки того, як і в якій мірі вони впливають на певний результат.
Ця методика руйнується, коли природа самих факторів має незмірну чи чисто випадковий характер.
Техопедія пояснює множинну регресію
У реальному житті багато випадків багаторазової регресії. Наприклад, зональний планувальник хоче дізнатися, як на вартість будинків впливають такі фактори, як середній дохід домогосподарств у даній місцевості, площі будинку, площі землі та рік побудови. Розробивши все це в системі, яка може здійснити багатократну регресію, він виявляє, що чинниками, які найбільше впливають на продажну ціну будинку, є квадратні метри та середній дохід у цьому районі. Багаторазова регресія може навіть піти далі і свідчить про те, що на цінні будинки впливають ці ж два фактори набагато більшою мірою, ніж будинки з нижчими та середніми цінами.
Інший приклад - рекрутингова фірма, яка намагається визначити відповідну компенсацію. Він виявляє, що змінними прогнозу для зарплати є поточна зарплата, кількість людей, якими керував працівник, і розмір відповідальності, яку надає працівник. Фірма може скористатися багаторазовою регресією, щоб з’ясувати, що поточна зарплата потенційного працівника є найважливішим визначальним фактором зарплати, яку людина буде готова прийняти на новій роботі.
Однак множинна регресія є недостовірною в тих випадках, коли існує велика ймовірність того, що на результати вплинуть незмінні фактори чи чистий шанс. Наприклад, ми не можемо точно використовувати регресію для підрахунку того, наскільки різні фактори (стан економіки, інфляція, середній наявний дохід, прогнози заробітку компаній тощо) впливатимуть на індекс фондового ринку рівно за 20 років. У механіці цих зовнішніх факторів просто занадто багато невідомих.
