Cum se calculează factorii de ponderare și de regresie

conținut

Ceea ce aveți nevoie

Intelegerea factorilor de ponderare în ecuații de regresie vă permite să prezice vânzări. (imagine: grafice de afaceri imagine de Chad McDermott din Fotolia.com)

Regresia presupune calcularea sau prezicerea unei variabile criteriu (de exemplu, cifrele de vânzări) dintr-un grup de predictori (adică numărul de agenți de vânzări, cantitatea de publicitate, și regiunile țării în care au loc vânzări). Cele mai importante părți ale unei ecuații de regresie sunt factorii de ponderare, pe care le spun atat cum sa se prevada cantitatea dvs. de interes (cifrele de vânzări) și factorii care sunt cele mai importante.

Ceea ce aveți nevoie

software statistic

Calculator

Se calculează statistica de regresie cu software-ul statistic. Vei ieși cu statistici pentru „greutatea B“ și „greutatea Beta“ pentru fiecare predictor în cadrul modelului dvs. statistic.

Controlați greutățile Beta pentru a se debarasa predictori nesemnificative. Cele mai semnificative Ponderile Beta sunt cele care au o semnificație statistică, sau valoarea „p“, mai mică decât .05. Alți predictori nu sunt semnificative din punct de vedere statistic și ar trebui să fie luate în considerare în predicția variabilei criteriu (de exemplu, predicția vânzărilor) și în etapele ulterioare de mai jos.

Utilizați greutățile Beta pentru a determina importanța relativă a predictori. Cu cat mai mare greutate Beta, cu atât mai important ca predictor este pentru estimarea variabila criteriu. Square greutatea Beta pentru a determina gradul în care un predictor afectează criterion-, de exemplu, în cazul în care greutatea Beta pentru „numărul de anunțuri de imprimare“ este .80, apoi .80 x .80 = 0.64 = 64% din vânzări depinde de numărul de anunțuri tipărite.

Utilizați greutățile B pentru a scrie o ecuație ușor de înțeles de regresie. De exemplu, în cazul în care greutatea B a „numărul de anunțuri de imprimare“ este .6, iar greutatea B a „numărul de agenți de vânzări“ este .4, atunci ecuația de regresie prezice vânzări în dolari ca vânzări = (numărul de anunțuri tipărite ori. 6) + (numărul de ori agentii de vanzari .4).

sfaturi Avertismente

Arunca date outlier înainte de a introduce în programul statistic. De exemplu, omite datele dintr-o piață în cazul în care aveți doar cifrele pentru o lună de vânzări, în loc de valoare a vânzărilor pe care le aveți pentru orice altă piață din timpul anului.

Asigurați-vă că aveți un eșantion mare suficient pentru a face statisticile de regresie semnificativă. Dimensiunea eșantionului este un subiect de mare în sine, dar amorsa puterea Cohen oferă informații utile, permițându-vă pentru a calcula dimensiunea eșantionului necesar.

Distribuiți pe rețelele sociale:

înrudit