Lineare vs. multiple Regression: Was ist der Unterschied?
Lineare Regression vs. Multiple Regression: Ein Überblick
Die Regressionsanalyse ist eine gängige statistische Methode für Investitionen. Die lineare Regression ist eine der gebräuchlichsten Techniken der Regressionsanalyse. Multiple Regression ist eine breitere Klasse von Regressionen, die lineare und nichtlineare Regressionen mit mehreren erklärenden Variablen umfasst.
Regression als Werkzeug hilft, Daten zusammenzuführen, um Menschen und Unternehmen zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Bei der Regression spielen verschiedene Variablen eine Rolle, darunter eine abhängige Variable – die Hauptvariable, die Sie verstehen möchten – und eine unabhängige Variable – Faktoren, die sich auf die abhängige Variable auswirken können.
Damit die Regressionsanalyse funktioniert, müssen Sie alle relevanten Daten sammeln. Es kann in einem Diagramm mit einer x-Achse und einer y-Achse dargestellt werden.
Es gibt mehrere Hauptgründe, warum Menschen die Regressionsanalyse verwenden:
- Um zukünftige wirtschaftliche Bedingungen, Trends oder Werte vorherzusagen
- Um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu bestimmen
- Um zu verstehen, wie sich eine Variable ändert, wenn sich eine andere ändert
Es gibt viele verschiedene Arten von Regressionsanalysen. Für die Zwecke dieses Artikels werden wir uns zwei ansehen: die lineare Regression und die multiple Regression.
Lineare Regression
Sie wird auch als einfache lineare Regression bezeichnet. Es stellt die Beziehung zwischen zwei Variablen mithilfe einer geraden Linie her. Die lineare Regression versucht, eine Linie zu zeichnen, die den Daten am nächsten kommt, indem die Steigung und der Schnittpunkt ermittelt werden, die die Linie definieren und Regressionsfehler minimieren.
Wenn zwei oder mehr erklärende Variablen eine lineare Beziehung zur abhängigen Variablen haben, wird die Regression als multiple lineare Regression bezeichnet.
Viele Datenbeziehungen folgen keiner geraden Linie, daher verwenden Statistiker stattdessen die nichtlineare Regression. Die beiden ähneln sich darin, dass beide eine bestimmte Reaktion aus einem Satz von Variablen grafisch verfolgen. Nichtlineare Modelle sind jedoch komplizierter als lineare Modelle, da die Funktion durch eine Reihe von Annahmen erstellt wird, die aus Versuch und Irrtum stammen können.
Multiple Regression
Es kommt selten vor, dass eine abhängige Variable nur durch eine Variable erklärt wird. In diesem Fall verwendet ein Analyst eine multiple Regression, die versucht, eine abhängige Variable mit mehr als einer unabhängigen Variablen zu erklären. Mehrere Regressionen können linear und nichtlinear sein.
Multiple Regressionen basieren auf der Annahme, dass eine lineare Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen besteht. Es wird auch keine größere Korrelation zwischen den unabhängigen Variablen angenommen.
Wie bereits erwähnt, bietet die Regressionsanalyse verschiedene Vorteile. Diese Modelle können von Unternehmen und Ökonomen verwendet werden, um praktische Entscheidungen zu treffen.
Mit der Regressionsanalyse kann ein Unternehmen nicht nur bestimmte Situationen verstehen, beispielsweise warum Anrufe beim Kundenservice ausfallen, sondern auch zukunftsgerichtete Vorhersagen wie Verkaufszahlen in der Zukunft treffen und wichtige Entscheidungen wie Sonderverkäufe und Werbeaktionen treffen.
Lineare Regression vs. Multiple Regression: Beispiel
Stellen Sie sich einen Analysten vor, der eine lineare Beziehung zwischen der täglichen Änderung der Aktienkurse eines Unternehmens und anderen erklärenden Variablen wie der täglichen Änderung des Handelsvolumens und der täglichen Änderung der Marktrenditen herstellen möchte. Wenn er eine Regression mit der täglichen Veränderung der Aktienkurse des Unternehmens als abhängiger Variable und der täglichen Veränderung des Handelsvolumens als unabhängiger Variable durchführt, wäre dies ein Beispiel für eine einfache lineare Regression mit einer erklärenden Variable.
Wenn der Analyst die tägliche Veränderung der Marktrenditen in die Regression hinzufügt, wäre es eine multiple lineare Regression.
Die zentralen Thesen
- Die Regressionsanalyse ist eine gängige statistische Methode, die im Finanz- und Anlagebereich verwendet wird.
- Die lineare Regression ist eine der gebräuchlichsten Techniken der Regressionsanalyse.
- Multiple Regression ist eine breitere Klasse von Regressionen, die lineare und nichtlineare Regressionen mit mehreren erklärenden Variablen umfasst.