A análise de regressão é uma técnica estatística usada para investigar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. É amplamente utilizada em diversas áreas, incluindo finanças, economia, psicologia, ciência política, entre outras.
Portanto, procura descrever, através de um modelo matemático, a relação existente entre duas variáveis (independentes e dependentes). Além disso, considerando um número de observações.
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Como funciona a análise de regressão
O modelo probabilístico empregado é composto por três partes:
Uma que diz respeito às variáveis;
Outra que se refere aos parâmetros;
E a terceira que busca as possibilidades de erro de estimativa.
O objetivo de uma equação de regressão está em estimar valores de uma variável, com base em valores conhecidos de outra.
Realizada através da construção de um modelo matemático que descreve a relação entre as variáveis. Esse modelo é obtido através do ajuste de uma curva que melhor se ajusta aos dados observados. Existem diferentes tipos de modelos de regressão, incluindo regressão linear simples e múltipla, regressão logística, entre outros.
Um exemplo de aplicação da análise de regressão é a previsão do preço de um ativo financeiro com base em variáveis como o preço histórico, o volume de negociações, o preço de outros ativos, a taxa de juros, entre outras. Outro exemplo é a análise da relação entre a renda e a escolaridade, onde a variável dependente seria a renda e a variável independente seria a escolaridade.
Vantagens e desvantagens
As vantagens da análise de regressão incluem a capacidade de identificar e quantificar a relação entre as variáveis, permitindo a previsão de valores futuros com base em dados históricos.
No entanto, a análise de regressão também apresenta algumas desvantagens, como a necessidade de um grande volume de dados para obter resultados precisos e a possibilidade de erros devido a suposições incorretas sobre a relação entre as variáveis.
Em suma, o objetivo da análise de regressão é identificar a relação entre as variáveis, permitindo a previsão ou explicação da variável dependente com base nas variáveis independentes. A técnica utiliza dados históricos para modelar a relação entre as variáveis, permitindo que se faça previsões com base nessas informações.
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