I dirigenti aziendali e finanziari prendono decisioni migliori quando dispongono di informazioni adeguate per prendere tali decisioni. I metodi quantitativi forniscono informazioni aggiuntive per aiutare i manager a prendere decisioni in termini di business e finanza che avranno un impatto sulle organizzazioni. Metodi quantitativi comuni includono l'analisi di regressione, l'uso delle probabilità e l'analisi dei dati statistici.
Analisi di regressione
L'analisi di regressione consente al management di utilizzare le proprie osservazioni relative alle informazioni correlate per fare previsioni sul futuro. La direzione dovrebbe prima identificare i relativi insiemi di dati che vorrebbero osservare e raccogliere i dati. I dati verrebbero tracciati su un grafico, dando alla gestione una rappresentazione visiva della relazione tra le serie di dati. È probabile che tali dati non cadano in linea retta sul grafico, ma potrebbe essere presa una ragionevole ipotesi sulla relazione. I manager potrebbero utilizzare l'analisi di regressione per analizzare la relazione tra i tassi di interesse e i periodi di prestito.
Probabilità normale
La probabilità normale viene comunemente rappresentata come una curva a campana. Nella curva a campana, la maggior parte delle osservazioni cade nella gamma media della curva. Un numero pari di osservazioni cade nella fascia alta e nella parte bassa della curva a campana. La gestione potrebbe utilizzare la normale probabilità di prevedere il livello di difetti di qualità che sperimenteranno su una linea di produzione. Se ogni prodotto dovesse soddisfare le specifiche richieste all'interno di un intervallo, la gestione potrebbe aspettarsi che la maggior parte dei prodotti cadrebbe nella gamma media, mentre un numero pari di unità cadrebbe nella fascia alta e nella parte bassa dell'intervallo delle specifiche.
statistica
Le statistiche sono un metodo per prevedere quale percentuale di transazioni avrà un risultato particolare. Ciò avviene raccogliendo e analizzando campioni casuali da un gruppo più ampio di transazioni. Il campionamento casuale viene utilizzato per l'analisi statistica perché è troppo costoso o non fattibile per analizzare ogni transazione. La direzione potrebbe campionare una percentuale di prodotti finiti e controllare i difetti. La percentuale di difetti rilevati viene applicata all'intera corsa di produzione per stimare quanti prodotti potrebbero presentare difetti.
