Analisis Statistik Analisis Data Besar - dummies

Regresi analisis < digunakan untuk memperkirakan kekuatan dan arah hubungan antara variabel yang linear saling terkait satu sama lain. Dua variabel X dan Y dikatakan linear terkait jika hubungan di antara keduanya dapat ditulis dalam bentuk Y

= > mX + b di mana m

adalah kemiringan

, atau perubahan Y karena perubahan yang terjadi pada > X

b adalah

mencegat,

atau nilai Y ketika X = 0 Sebagai contoh Dari analisis regresi, anggap sebuah perusahaan ingin menentukan apakah pengeluaran iklannya benar-benar meningkatkan keuntungan, dan jika demikian, seberapa banyak. Korporasi mengumpulkan data tentang iklan dan keuntungan selama 20 tahun terakhir dan menggunakan data ini untuk memperkirakan persamaan berikut:

Y

= 50 + 0. 25

X

di mana Y mewakili keuntungan tahunan perusahaan (dalam jutaan dolar).

X

mewakili pengeluaran iklan tahunan perusahaan (dalam jutaan dolar). Dalam persamaan ini, kemiringan sama dengan 0,25, dan intersepnya sama dengan 50. Karena kemiringan garis regresi adalah 0,25, ini mengindikasikan bahwa rata-rata, untuk setiap kenaikan pengeluaran iklan sebesar $ 1 juta, keuntungan naik oleh $. 25 juta, atau $ 250.000. Karena pencegatan adalah 50, ini menunjukkan bahwa tanpa iklan, keuntungan masih akan mencapai $ 50 juta.

Persamaan ini, oleh karena itu, dapat digunakan untuk meramalkan keuntungan masa depan berdasarkan pada pengeluaran iklan terencana. Misalnya, jika korporasi berencana untuk mengeluarkan $ 10 juta untuk iklan tahun depan, maka keuntungan yang diharapkannya adalah sebagai berikut:

Y

= 50 + 0. 25

X

Y = 50 + 0. 25 (10) = 50 + 2. 5 + 52. 5 Dengan demikian, dengan anggaran iklan sebesar $ 10 juta tahun depan, keuntungan diperkirakan akan mencapai $ 52. 5 juta.