Etapas em um Múltipla Regressão Análise de Problemas

Ao resolver problemas complexos de negócios, as ferramentas certas são necessárias para ganhar uma vantagem. Tomar decisões com o menor risco e maior recompensa são essenciais para uma base de negócios sólida. A análise de regressão múltipla é comumente usado para pintar um retrato de como duas ou mais variáveis ​​independentes irá influenciar uma variável dependente. Esta informação estatística é inestimável quando se tenta prever resultados futuros ou de correlação valor causal. A análise de regressão também pode ajudá-lo a definir e cumprir os objetivos da empresa.

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Formular e afirmar a hipótese de pesquisa e a hipótese nula. A hipótese de pesquisa é uma previsão específica, testável sobre a relação entre as variáveis ​​dependentes e independentes. A hipótese nula só irá revelar se há dados suficientes para a hipótese alternativa para ser viável. Os dados só podem rejeitar ou deixar de rejeitar a hipótese nula.

Reunir um grande conjunto de dados para cada variável.

Examinar dispersão e medidas de tendência central para determinar se cada variável independente é distribuído normalmente.

Calcular o coeficiente de correlação e obter um gráfico de dispersão, para determinar se as relações de cada variável independente é linear com a variável dependente.

Desenvolver uma matriz de coeficientes de correlação para determinar se as variáveis ​​independentes são também altamente correlacionados uns com os outros para provar a significância estatística. Invalidar as variáveis ​​que são muito estreitamente correlacionadas.

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Use o formato de Y = f (x1, x2, x3, ...) para desenvolver a equação de regressão a partir do conjunto de dados.

Determinar a significância estatística para cada coeficiente e a equação de regressão completa por meio de testes e calculando as medidas adequadas de associação.

Aceitar ou rejeitar a hipótese nula e hipótese de pesquisa. Use essas informações para determinar as implicações do mundo real dos dados.