선형 회귀 분석은 두 개 이상의 변수가있는 데이터를 분석하는 방법입니다. 2 변수 시스템의 모든 데이터 요소에 대해 "최적"선을 작성하면 y의 값을 x의 알려진 값에서 예측할 수 있습니다. 선형 회귀는 비즈니스에서 이벤트를 예측하고 제품 품질을 관리하며 의사 결정을위한 다양한 데이터 유형을 분석하는 데 사용됩니다.
추세선 분석
선형 회귀는 과거 데이터를 사용하여 미래의 실적 또는 "추세"를 예측하는 추세선 작성에 사용됩니다. 일반적으로 추세선은 비즈니스에서 시간 경과에 따른 재무 또는 제품 속성의 이동을 표시하는 데 사용됩니다. 주가, 유가 또는 제품 사양은 모두 추세선을 사용하여 분석 할 수 있습니다.
투자 위험 분석
자본 자산 가격 결정 모델은 선형 회귀 분석을 사용하여 개발되었으며 주식 또는 투자의 변동성에 대한 일반적인 척도는 베타 - 선형 회귀를 사용하여 결정됩니다. 선형 회귀와 그 사용은 대부분의 투자 수단과 관련된 위험을 평가하는 데 중요합니다.
판매 또는 시장 예측
다변량 (2 개 이상의 변수가 있음) 선형 회귀 분석은 판매량을 예측하거나 성장을위한 포괄적 인 계획을 수립하기위한 시장 이동을위한 정교한 방법입니다. 이 방법은 추세 분석보다 더 정확합니다. 추세 분석은 한 변수가 다른 변수에 비해 어떻게 변하는지를보고합니다.이 방법은 여러 다른 변수가 수정 될 때 변수가 어떻게 변하는지를 보여줍니다.
종합 품질 관리
품질 관리 방법은 주요 제품 사양 및 기타 측정 가능한 제품 또는 조직 품질 (시간 경과에 따른 고객 불만 건수 등)을 분석하기 위해 선형 회귀 분석을 자주 사용합니다.
인적 자원의 선형 회귀
선형 회귀 분석법은 또한 대기업의 향후 노동력의 인구 통계 및 유형을 예측하는 데 사용됩니다. 이는 회사가 기존 직원을위한 좋은 채용 계획 및 교육 계획을 개발하여 노동력 요구에 대비하는 데 도움이됩니다.
