Cómo utilizan las empresas las estadísticas del análisis de regresión

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Por Alan Anderson

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El análisis de regresión es una herramienta estadística utilizada para la investigación de las relaciones entre variables. Por lo general, el investigador busca determinar el efecto causal de una variable sobre otra -el efecto de un aumento de precios sobre la demanda, por ejemplo, o el efecto de los cambios en la oferta monetaria sobre la tasa de inflación.

El análisis de regresión se utiliza para estimar la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables relacionadas linealmente: X e Y. X es la variable «independiente» e Y es la variable «dependiente».

Los dos tipos básicos de análisis de regresión son:

  • Análisis de regresión simple: Se utiliza para estimar la relación entre una variable dependiente y una sola variable independiente; por ejemplo, la relación entre el rendimiento de los cultivos y las precipitaciones.
  • Análisis de regresión múltiple: Se utiliza para estimar la relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes; por ejemplo, la relación entre los salarios de los empleados y su experiencia y educación.

El análisis de regresión se basa en varios supuestos sólidos sobre las variables que se están estimando. Se utilizan varias pruebas clave para asegurar que los resultados son válidos, incluyendo pruebas de hipótesis. Estas pruebas se utilizan para asegurar que los resultados de la regresión no se deben simplemente al azar, sino que indican una relación real entre dos o más variables.

Una ecuación de regresión estimada puede ser usada para una amplia variedad de aplicaciones de negocios, tales como:

  • Medición del impacto en los beneficios de una empresa de un aumento de los beneficios
  • Entender cuán sensibles son las ventas de una corporación a los cambios en los gastos de publicidad
  • Ver cómo se ve afectada la cotización de una acción por las modificaciones de los tipos de interés

El análisis de regresión también se puede utilizar con fines de pronóstico; por ejemplo, se puede utilizar una ecuación de regresión para pronosticar la demanda futura de los productos de una empresa.

Debido a la extrema complejidad del análisis de regresión, a menudo se implementa mediante el uso de calculadoras especializadas o programas de hoja de cálculo.

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