관리자는 조직의 외부 및 내부 환경에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 평가할 수있는 정보가 필요합니다. 회귀 분석은 매니저가 반 가변 비용의 행동을 연구하고 고정 요소와 가변 요소를 분리하는 데 사용하는 양적 모델 중 하나입니다. 관리자는 결과의 전반적인 우월성 때문에 고 - 저 및 분산 그래프 방법과 같은 다른 모델로 회귀 분석 기법을 선호합니다.
결과의 정확성
회귀 분석을 통해 관리자는 순전히 개인적인 판단을 사용하는 대신 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 객관적으로 측정 할 수 있습니다. 이는 일반적으로 의사 결정에보다 신뢰할 수있는 정확한 정보를 제공하며, 다른 당사자는 개인적 의견을 내지 않고 동일하거나 별도의 데이터를 사용하여 결과를 경험적으로 테스트 할 수 있습니다.
평가 도구
경영진이 전자적으로 회귀 모델의 결과를 얻으면 대부분 사용하는 컴퓨터에는 R-square 및 학생 T-value 통계와 같은 몇 가지 통계를 제공하는 소프트웨어 패키지가 있습니다. 두 가지 통계를 통해 관리자는 예측의 정확성과 회귀 방정식을 사용하여 얻은 결과의 신뢰도를 결정할 수 있습니다.
다중 변수 사용
다중 회귀 분석 모델을 통해 관리자는 종속 변수에 대해 다른 것을 설명 할 수있는 여러 독립 변수를 테스트 할 수 있습니다. 복잡하지만 매니저는 주어진 종속 변수에 영향을 줄 것이라고 생각하는 모든 요소를 테스트 할 수 있습니다. 이것은 하나의 독립 변수 만 허용하는 다른 열등한 모델과는 다릅니다. 여러 변수를 사용하면 예측 정확도도 향상됩니다.
새로운 경영 동향 입력
회귀 분석은 활동 기반 비용 및 관리 기법에 필요한 입력을 제공합니다. 이러한 기술은 자원의 획득과 사용을 유발하는 활동 또는 트랜잭션을 파악하는 데 기반을 둡니다. 제약 이론은 관리자가 제약 조건을 변경하는 동적 환경을 처리하는 과정에서 희소 자원 당 처리량을 조사하도록 권장합니다. 회귀 분석을 통해 관리자는 객관성을 입증 할 수 있습니다.
