A análise de regressão oferece uma ferramenta estatística poderosa para os gerentes.
À medida que as empresas coletam mais dados por meio de avanços tecnológicos, os gerentes de negócios melhoraram as oportunidades de fazer dados decisões orientadas. Uma análise de regressão é uma ferramenta útil nas mãos de um gerente competente. Ao descrever a relação entre diferentes variáveis, as regressões podem ajudar você a entender como o seu negócio funciona e fazer previsões úteis sobre sua evolução. Empresas em todo o mundo usam regressões para aplicações como entender o impacto dos preços do petróleo na lucratividade ou o efeito do crescimento econômico nas vendas, bem como fazer previsões sobre preços de ações e taxas de câmbio.
Análise histórica
Um dos Aplicações fundamentais da análise de regressão é entender o quanto uma variável independente afeta uma variável dependente. Por exemplo, você pode estar interessado em justificar o orçamento de publicidade de sua empresa para seu chefe. Ao executar uma análise de regressão dos gastos com publicidade (a variável independente) e as vendas da empresa (a variável dependente), você pode determinar uma equação que descreva a relação entre eles, como vendas = 100.000 + (5 vezes o gasto com publicidade). Em outras palavras, para cada dólar gasto em publicidade, as vendas da empresa aumentaram cinco vezes mais. Uma importante advertência a considerar é o coeficiente de regressão de determinação múltipla, ou R ^ 2, que indica a força do relacionamento em uma escala de zero a um. Valores mais altos de R ^ 2 indicam uma relação mais forte entre as variáveis, enquanto valores mais baixos sugerem uma relação mais fraca.
Hipóteses de Teste
A análise de regressão também é útil para testar hipóteses. Por exemplo, se sua empresa está sofrendo uma queda nas vendas, o CEO pode convocar uma reunião dos chefes de cada departamento para identificar o problema. Você pode examinar todas as variáveis levantadas na discussão executando uma análise de regressão múltipla. Por exemplo, você pode executar uma análise sobre os dados históricos de despesas de vendas e publicidade, o número de funcionários de vendas e o mix de lojas urbanas versus lojas suburbanas. Simplesmente adicionando ou removendo uma variável do modelo de cada vez, você pode determinar seu efeito explicativo sobre o declínio das vendas, observando aumentos e diminuições para R ^ 2.
Previsão
Frequentemente, você estará mais interessado em o futuro do que no passado. A análise de regressão permite que você aproveite os dados históricos para extrapolar resultados futuros. Por exemplo, se seu chefe quisesse saber o quanto um aumento de US $ 1 milhão em seu orçamento de publicidade afetaria as vendas, você poderia consultar a equação de regressão dessas duas variáveis para fazer uma previsão confiável. Em nosso exemplo anterior, em que as vendas = 100.000 + (5 vezes o gasto com publicidade), você esperaria que um aumento de US $ 1 milhão em publicidade gerasse US $ 5 milhões em vendas adicionais.
Limitações
Embora poderosa, a análise de regressão tem algumas limitações . Se você não pode traçar uma linha reta para expressar a relação das variáveis, então a utilidade da regressão é limitada. Além disso, muitas vezes é difícil distinguir entre causalidade e correlação. Por exemplo, mesmo que uma análise de regressão possa indicar que o aumento dos gastos com publicidade é responsável por aumentar as vendas com um alto fator R ^ 2, a verdade pode ser que outros fatores, como o rápido crescimento econômico, são realmente responsáveis. O desafio é selecionar as variáveis corretas para inclusão no modelo.
