Linijinė regresinė analizė yra duomenų, turinčių du ar daugiau kintamųjų, analizės metodas. Sukūrus „geriausio tinkamumo“ eilutę visoms dviem kintamosioms sistemoms, y reikšmės gali būti prognozuojamos iš žinomų x reikšmių. Linijinė regresija yra naudojama versle, kad būtų galima prognozuoti įvykius, valdyti produkto kokybę ir analizuoti įvairius duomenų tipus sprendimų priėmimui.
Trendinių linijų analizė
Linijinė regresija naudojama kuriant tendencines linijas, kurios naudoja ankstesnius duomenis, kad prognozuotų būsimus rezultatus arba „tendencijas“. Paprastai verslo tendencijų linijos yra naudojamos tam, kad būtų rodomas finansinių ar produktų savybių judėjimas per tam tikrą laiką. Akcijų kainas, naftos kainas arba produkto specifikacijas galima analizuoti naudojant tendencijas.
Investicijų rizikos analizė
Kapitalo turto kainodaros modelis buvo sukurtas naudojant linijinę regresinę analizę, o bendras akcijų ar investicijų nepastovumo matas yra jo beta - kuris nustatomas naudojant tiesinę regresiją. Vertinant riziką, susijusią su daugeliu investicinių priemonių, būtina atsižvelgti į linijinę regresiją ir jos naudojimą.
Pardavimų arba rinkos prognozės
Daugiamatė (turinti daugiau kaip du kintamuosius) tiesinė regresija yra sudėtingas metodas, kuriuo galima prognozuoti pardavimo apimtis arba rinkos judėjimą, siekiant sukurti visapusiškus augimo planus. Šis metodas yra tikslesnis už tendencijų analizę, nes tendencijos analizė nagrinėja tik tai, kaip vienas kintamasis keičiasi kito atžvilgiu, kai šis metodas nagrinėja, kaip vienas kintamasis pasikeis, kai bus modifikuoti keli kiti kintamieji.
Visa kokybės kontrolė
Kokybės kontrolės metodai dažnai naudoja tiesinę regresiją analizuodami pagrindines produkto specifikacijas ir kitus išmatuojamus produkto ar organizacinės kokybės parametrus (pvz., Klientų skundų skaičius per tam tikrą laiką ir tt).
Linijinė žmogiškųjų išteklių regresija
Linijiniai regresijos metodai taip pat naudojami prognozuojant būsimų darbo jėgų demografiją ir tipus didelėms įmonėms. Tai padeda įmonėms pasiruošti darbo jėgos poreikiams, sukuriant gerus nuomos planus ir esamų darbuotojų mokymo planus.
