A análise de regressão é uma ferramenta freqüentemente usada em estatística. O que permite investigar as relações entre diferentes variáveis quantitativas. Isso, formulando equações matemáticas.
Vista de outra forma, a referida análise é um processo ou modelo que analisa a ligação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Assim, a partir deste estudo, encontra-se uma relação matemática.
Graças aos processos de regressão, é possível entender como a variável dependente é afetada por mudanças nos outros fatores.
Aplicações de análise de regressão
Uma das principais aplicações da análise de regressão é a projeção com diferentes cenários. Isso, levando em consideração o grau de influência (em estatística, isso é conhecido como correlação) na variável dependente.
Ou seja, o objetivo da análise é construir uma função que permita estimar o valor futuro da variável de estudo.
De outro ponto de vista, a regressão permite o cálculo de uma expectativa condicional (média). Para tal, os valores das variáveis independentes são dados como dados.
Deve-se notar que quando apenas uma variável independente é levada em consideração, falamos de regressão linear simples. Por outro lado, se mais fatores forem incluídos, seria uma regressão linear múltipla.
A análise de regressão tem aplicações para a vida cotidiana. Isso, a partir do estudo dos acidentes de trânsito em uma determinada área geográfica para verificar se um currículo é recomendado de acordo com a taxa de evasão, por exemplo.
Crítica da análise de regressão
Uma crítica comum a esse tipo de modelo de previsão matemática é que ele não é ótimo, pois tende a confundir correlação com causalidade.
Isso significa que, por exemplo, pode-se estabelecer uma relação matemática entre o crescimento econômico e a frequência das chuvas em um país. Porém, se não há embasamento teórico ligando essas variáveis, o estudo é irrelevante por se tratar de uma relação espúria.
Exemplo de análise de regressão
Vejamos um exemplo muito simples de análise de regressão. Suponha que uma empresa deseja calcular a demanda por um determinado bem.
Como variável independente, tomaremos o preço do produto. Portanto, a empresa, com base em seus dados históricos, constrói uma equação como a seguinte:
Assim, a análise de regressão visa encontrar os valores de a (coeficiente de correlação linear) e b.