L'analyse de régression linéaire est une méthode d'analyse de données comportant deux variables ou plus. En créant la ligne "optimale" pour tous les points de données dans un système à deux variables, les valeurs de y peuvent être prédites à partir des valeurs connues de x. La régression linéaire est utilisée dans les entreprises pour prévoir les événements, gérer la qualité du produit et analyser divers types de données pour la prise de décision.
Analyse de la ligne de tendance
La régression linéaire est utilisée dans la création de lignes de tendance, qui utilise des données antérieures pour prévoir les performances futures ou "tendances". Habituellement, les lignes de tendance sont utilisées dans les entreprises pour indiquer le mouvement des attributs financiers ou des produits au fil du temps. Les prix des actions, les prix du pétrole ou les spécifications de produits peuvent tous être analysés à l'aide de lignes de tendance.
Analyse de risque pour les investissements
Le modèle d'évaluation des actifs immobilisés a été développé à l'aide d'une analyse de régression linéaire. Le bêta est une mesure courante de la volatilité d'une action ou d'un investissement, qui est déterminée à l'aide d'une régression linéaire. La régression linéaire et son utilisation sont essentielles pour évaluer le risque associé à la plupart des instruments de placement.
Prévisions de vente ou de marché
La régression linéaire multivariée (comportant plus de deux variables) est une méthode sophistiquée de prévision des volumes de vente ou des mouvements de marché pour créer des plans complets de croissance. Cette méthode est plus précise que l’analyse de tendance, car l’analyse de tendance n’examine que l’évolution d’une variable par rapport à une autre, où cette méthode examine l’évolution d’une variable lorsque plusieurs autres variables sont modifiées.
Contrôle total de la qualité
Les méthodes de contrôle de la qualité utilisent fréquemment la régression linéaire pour analyser les spécifications clés du produit et d'autres paramètres mesurables de la qualité du produit ou de l'organisation (tels que le nombre de réclamations des clients au fil du temps, etc.).
Régression Linéaire en Ressources Humaines
Des méthodes de régression linéaire sont également utilisées pour prédire les données démographiques et les types de main-d’œuvre future des grandes entreprises. Cela aide les entreprises à se préparer aux besoins de la main-d'œuvre en élaborant de bons plans d'embauche et de formation pour les employés existants.
