Régression linéaire vs régression multiple: quelle est la différence?
Régression linéaire vs régression multiple: un aperçu
L’analyse de régression est une méthode statistique couramment utilisée en investissement. La régression linéaire est l’une des techniques d’ analyse de régression les plus courantes. La régression multiple est une classe plus large de régressions qui englobe les régressions linéaires et non linéaires avec plusieurs variables explicatives.
La régression en tant qu’outil permet de regrouper les données pour aider les personnes et les entreprises à prendre des décisions éclairées. Il existe différentes variables en jeu dans la régression, y compris une variable dépendante – la variable principale que vous essayez de comprendre – et une variable indépendante – facteurs qui peuvent avoir un impact sur la variable dépendante.
Pour que l’analyse de régression fonctionne, vous devez collecter toutes les données pertinentes. Il peut être présenté sur un graphique, avec un axe x et un axe y.
Il existe plusieurs raisons principales pour lesquelles les gens utilisent l’analyse de régression:
- Pour prédire les conditions économiques futures, les tendances ou les valeurs
- Pour déterminer la relation entre deux ou plusieurs variables
- Pour comprendre comment une variable change quand une autre change
Il existe de nombreux types d’analyses de régression. Aux fins de cet article, nous en examinerons deux: la régression linéaire et la régression multiple.
Régression linéaire
Elle est également appelée régression linéaire simple. Il établit la relation entre deux variables en utilisant une ligne droite. La régression linéaire tente de tracer une ligne qui se rapproche le plus des données en trouvant la pente et l’interception qui définissent la ligne et minimisent les erreurs de régression.
Si deux variables explicatives ou plus ont une relation linéaire avec la variable dépendante, la régression est appelée régression linéaire multiple.
De nombreuses relations de données ne suivent pas une ligne droite, de sorte que les statisticiens utilisent plutôt une régression non linéaire. Les deux sont similaires en ce que les deux suivent graphiquement une réponse particulière à partir d’un ensemble de variables. Mais les modèles non linéaires sont plus compliqués que les modèles linéaires car la fonction est créée par une série d’hypothèses qui peuvent découler d’essais et d’erreurs.
Régression multiple
Il est rare qu’une variable dépendante soit expliquée par une seule variable. Dans ce cas, un analyste utilise la régression multiple, qui tente d’expliquer une variable dépendante en utilisant plus d’une variable indépendante. Les régressions multiples peuvent être linéaires et non linéaires.
Les régressions multiples reposent sur l’hypothèse qu’il existe une relation linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes. Il suppose également qu’il n’y a pas de corrélation majeure entre les variables indépendantes.
Comme mentionné ci-dessus, l’utilisation de l’analyse de régression présente plusieurs avantages différents. Ces modèles peuvent être utilisés par les entreprises et les économistes pour aider à prendre des décisions pratiques.
Une entreprise peut non seulement utiliser l’analyse de régression pour comprendre certaines situations telles que les raisons pour lesquelles les appels au service client sont en baisse, mais aussi pour faire des prédictions prospectives comme les chiffres de vente à l’avenir, et prendre des décisions importantes telles que des ventes spéciales et des promotions.
Régression linéaire vs régression multiple: exemple
Prenons l’exemple d’un analyste qui souhaite établir une relation linéaire entre la variation quotidienne des cours des actions d’une entreprise et d’autres variables explicatives telles que la variation quotidienne du volume des transactions et la variation quotidienne des rendements du marché. S’il exécute une régression avec la variation quotidienne des cours des actions de la société comme variable dépendante et la variation quotidienne du volume des transactions comme variable indépendante, ce serait un exemple de régression linéaire simple avec une variable explicative.
Si l’analyste ajoute la variation quotidienne des rendements du marché dans la régression, il s’agirait d’une régression linéaire multiple.
Points clés à retenir
- L’analyse de régression est une méthode statistique couramment utilisée en finance et en investissement.
- La régression linéaire est l’une des techniques d’analyse de régression les plus courantes.
- La régression multiple est une classe plus large de régressions qui englobe les régressions linéaires et non linéaires avec plusieurs variables explicatives.