L'analisi di regressione lineare è un metodo di analisi dei dati che ha due o più variabili. Creando la linea "best fit" per tutti i punti dati in un sistema a due variabili, i valori di y possono essere previsti dai valori noti di x. La regressione lineare viene utilizzata nel business per prevedere eventi, gestire la qualità del prodotto e analizzare una varietà di tipi di dati per il processo decisionale.
Analisi della linea di tendenza
La regressione lineare viene utilizzata nella creazione delle linee di tendenza, che utilizza i dati passati per prevedere le prestazioni future o le "tendenze". Di solito, le linee di tendenza vengono utilizzate nel business per mostrare il movimento di attributi finanziari o di prodotto nel tempo. I prezzi delle azioni, i prezzi del petrolio o le specifiche del prodotto possono essere analizzati utilizzando le linee di tendenza.
Analisi del rischio per investimenti
Il modello di capital asset pricing è stato sviluppato utilizzando l'analisi di regressione lineare e una misura comune della volatilità di uno stock o investimento è la sua beta, che viene determinata utilizzando la regressione lineare. La regressione lineare e il suo utilizzo sono fondamentali per valutare il rischio associato alla maggior parte dei veicoli di investimento.
Previsioni di vendita o di mercato
La regressione lineare multivariata (con più di due variabili) è un metodo sofisticato per prevedere i volumi di vendita o il movimento del mercato per creare piani completi di crescita. Questo metodo è più accurato dell'analisi delle tendenze, poiché l'analisi delle tendenze considera solo il modo in cui una variabile cambia rispetto a un'altra, in cui questo metodo esamina il modo in cui una variabile cambia quando vengono modificate diverse altre variabili.
Controllo totale della qualità
I metodi di controllo della qualità fanno un uso frequente della regressione lineare per analizzare le specifiche chiave del prodotto e altri parametri misurabili della qualità del prodotto o dell'organizzazione (come il numero di reclami dei clienti nel tempo, ecc.).
Regressione lineare nelle risorse umane
I metodi di regressione lineare vengono anche utilizzati per prevedere i dati demografici e i tipi di forze lavoro future per le grandi aziende. Questo aiuta le aziende a prepararsi per i bisogni della forza lavoro attraverso lo sviluppo di buoni piani di assunzione e piani di formazione per i dipendenti esistenti.
