회귀 분석의 정의 및 예

설명:

회귀 분석 은 금융 및 기타 분야에서 관측 값을 기반으로 예측을하는 데 사용되는 통계적 방법이다.

작동 방식 (예):

다음 예에서 파란색 점은 eBay의 입상 컬렉션 가격을 나타냅니다. 인형이 더 많은 컬렉션은 $ 100 정도됩니다. 5 개 이하의 인형으로 이루어진 컬렉션은 거의 판매되지 않습니다. 콜렉션의 판매량을 예측하는 방법은 무엇입니까?

회귀 분석을 사용합니다. 본질적으로 관측치에 가장 근접한 라인의 공식을 찾습니다. 그런 식으로 라인을 사용하여 콜렉션에 얼마나 많은 인형이 있는지 알면 콜렉션의 가격을 예측할 수 있습니다. 또는 요구하는 가격을 알고있는 경우 콜렉션에 얼마나 많은 인형을 넣을 지 예측할 수 있습니다.

아래의 예에서 검정색 선은 각 차트의 오른쪽 상단 구석에있는 수식으로 표시되는 회귀 선을 나타냅니다. 이 공식은 분석가들이 실제 관찰의 행동을 기반으로 증권의 미래 가치를 예측하는 데에도 사용됩니다.

적합성은 회귀 분석의 한 구성 요소입니다. 이 용어는 재무 모델의 예상 값이 실제 가치와 얼마나 멀리 떨어져 있는지 (즉, 회선이 얼마나 예측 가능한가)를 나타냅니다.

알다시피이 회귀선은 높은 적합도를가집니다. 회귀 직선의 공식은 시간의 약 79 %에 해당하는 관측 값으로 나타납니다.

이 다음 도표는 적합도가 낮은 회귀 직선의 예입니다. 여기서 중요한 것은 회귀선의 공식이 사실상 아무 것도 예측할 수 없다는 것입니다.

중요한 이유:

회귀는 크리스탈 볼의 수학적 버전이지만 매우 금이 간다. 크리스탈 공입니다. 적합성이 핵심입니다. 신뢰도 측정입니다. 이것은 가격 관측과 같은 그룹의 변형을 설명하는 수식을 마련했을 때 가격이 얼마인지에 대한 매우 신뢰할 수있는 예측 인자가 될 수있는 수식을 제안했기 때문입니다. 미래에. 그게 아주 귀중합니다.