Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr multippel regresjon?
Multippel regresjon er et statistisk verktøy som brukes til å utlede verdien av et kriterium fra flere andre uavhengige, eller prediktorer, variabler. Det er den samtidige kombinasjonen av flere faktorer for å vurdere hvordan og i hvilken grad de påvirker et visst utfall.
Denne teknikken brytes sammen når faktorenes natur er av umiskjennelig eller ren sjanse.
Techopedia forklarer Multiple Regression
Forekomster av flere regresjoner florerer i det virkelige liv. For eksempel ønsker en soneplanlegger å vite hvordan verdien av hus påvirkes av faktorer som den gjennomsnittlige husholdningsinntekten i området, husets kvadratmeter, husets areal og året det ble bygget. Etter å ha plottet alle disse inn i et system som kan utføre flere regresjoner, finner han ut at faktorene som påvirker husets salgspris mest er kvadratmeter og gjennomsnittlig inntekt i området. Flere regresjoner kan til og med gå lenger og vise ham at de dyre husene påvirkes av de samme to faktorene i mye større grad enn hus med lavere og middels pris.
Et annet eksempel er et rekrutteringsfirma som prøver å fastsette passende erstatning. Den finner ut at prediktorvariablene for lønn er lønn, antall personer en ansatt har overvåket og ansvarsbeløpet som den ansatte får. Firmaet kan bruke flere regresjoner for å finne ut at en potensiell ansattes lønn er den viktigste faktor for lønnen personen vil være villig til å godta i en ny jobb.
Flere regresjoner er imidlertid upålitelige i tilfeller der det er stor sjanse for at utfall blir påvirket av umålelige faktorer eller av ren sjanse. Vi kan for eksempel ikke nøyaktig bruke regresjon for å beregne i hvilken grad forskjellige faktorer (økonomistilstand, inflasjon, gjennomsnittlig disponibel inntekt, selskapenes inntjeningsprognoser osv.) Vil påvirke aksjemarkedsindeksen om nøyaktig 20 år. Det er rett og slett for mange ukjente i mekanikken til disse eksterne faktorene.
