Hoe om Gewig Faktore & Regressie Bereken

Regressie behels die berekening of voorspelling van `n maatstaf veranderlike (bv verkoopsyfers) van `n groep van voorspellers (dit wil sê die aantal handelaars, die bedrag van advertensies, en die streke van die land waar die verkope voorkom). Die belangrikste dele van `n regressievergelyking is die gewig faktore, wat jy vertel beide hoe om jou hoeveelheid belangstelling (die verkoopsyfers) en watter faktore die belangrikste is voorspel.

Dinge wat jy nodig het

• sakrekenaar

Bereken die regressie statistieke met die statistiese sagteware. Jy sal uit te kom met statistieke vir die "B gewig" en die "Beta gewig" vir elke voorspeller binne jou statistiese model.

Inspekteer die Beta gewigte te gering voorspellers weggooi. Die beduidende Beta gewigte is diegene wat `n statistiese betekenisvolheid, of "p" waarde van minder as 0,05 het. Ander voorspellers is nie statisties beduidend en moet buite rekening gelaat word in die voorspelling van jou maatstaf veranderlike (bv die voorspelling van verkope) en in onder daaropvolgende stappe.

Gebruik die Beta gewigte om die relatiewe belangrikheid van die voorspellers te bepaal. Hoe groter die Beta gewig, hoe meer belangrik dat voorspeller is vir die voorspelling van die kriterium veranderlike. Vierkante die Beta gewig na die mate waarin `n voorspeller raak die kriterium- byvoorbeeld bepaal, indien die Beta gewig vir "n aantal gedrukte advertensies" is 0,80, dan 0,80 x 0,80 = 0,64 = 64% van verkope hang af van die aantal gedrukte advertensies.

Gebruik die B gewigte om `n maklik-om-greep regressievergelyking te skryf. Byvoorbeeld, as die B gewig van "aantal gedrukte advertensies" is 0,6 en die B gewig van "n aantal handelaars" is 0,4, dan jou regressievergelyking voorspel verkope in dollars as Verkope = (aantal gedrukte advertensies keer. 6) + (aantal handelaars keer 0,4).