O que é regressão linear e qual sua importância?

Você sabe o que é regressão linear? 

A regressão linear é uma técnica estatística utilizada para prever valores de variáveis com base em outras variáveis de valores conhecidos. Isto é, permite estabelecer uma relação entre duas variáveis.

É utilizada para identificar padrões e tendências em conjuntos de dados e prever o valor de uma variável chamada de variável dependente.

Veja, no artigo, como fazer regressão linear, qual a sua importância para a tomada de decisão de negócio e os principais setores em que a técnica pode ser aplicada! 

O que é regressão linear e qual sua importância?

A regressão linear é uma técnica de análise que permite predizer valores de uma variável (a chamada variável dependente)  em relação a outra variável (a chamada variável independente).

A técnica realiza uma estimativa de coeficientes, que proporcionam a melhor previsão do valor da variável dependente, com base no valor da variável independente

O objetivo da regressão linear é identificar a linha de melhor ajuste entre os elementos (valores reais e previstos), chegando a um número que, inicialmente, é impossível de estimar.

A regressão linear desempenha um papel muito importante quando o objetivo do negócio é identificar padrões e tendências e os dados apresentam um comportamento de crescimento ou decaimento linear, ajudando assim a, prever valores futuros dos dados e tomar decisões inteligentes baseadas em dados.

Como aplicar e outros tipo de regressão

Existem diferentes tipos de regressão linear que podem ser utilizados para a análise estatística. A escolha de aplicação vai depender das características dos dados e dos objetivos da análise. 

Os principais tipos de regressão, são:

Regressão Linear Simples

Estima valores com uma única variável dependente. Pode ser usada quando o objetivo é explicar a variação da variável resposta e compreender o impacto que uma variável exerce sobre a outra. Aqui temos como exemplo, descobrir o efeito dos gastos de uma pessoa em relação a sua renda (recebe 6.000,00 e gasta 5.720,00).

A fórmula genérica da regressão linear simples se dá pelo seguinte:

y = α + βx

Onde “y” são os valores da variável de resultado, “α” é o valor do intercepto (valor de “y” quando “x” é zero), “β” é o valor que determina a inclinação da reta e “x” os valores da variável preditora.

Regressão Linear Múltipla

A Regressão Linear Múltipla avalia a relação entre diversas variáveis. Ela projeta o valor de uma variável dependente utilizando um conjunto de variáveis independentes, investigando qual conjunto de variáveis oferece uma melhor explicação para a variável de resultado. 

Pode ser aplicada quando existem vários elementos que podem influenciar no resultado da variável de interesse.

A fórmula da regressão linear múltipla é bastante parecida com a da regressão linear simples. A diferença é que, nesse caso, a fórmula trabalha com mais variáveis.

Regressão Polinomial

Modela relações não lineares entre as variáveis. Pode ser usada quando existe suspeita de uma relação crescente ou decrescente de maneira não-linear entre uma variável dependente e uma variável independente.

A fórmula para regressão linear polinomial se dá pelo seguinte:

Regressão Logística

Correlaciona duas variáveis e estima o relacionamento entre elas através da função logística (ou função logit). É mais aplicada no contexto de classificação do que no de previsão.. 

A fórmula da regressão linear logística se dá pelo seguinte:

Análise estatística e tomada de decisões

Há anos a análise estatística é usada para fundamentar as estratégias de negócio. No entanto, só fazer a análise não é suficiente. Empresas ou grupos que querem conduzir suas ações e esforços para o caminho do sucesso precisam ter acesso aos dados e um processo interpretativo desses dados para compreendê-los. Só assim podem projetar resultados futuros.

O uso dos diferentes métodos de análise pode variar de negócio para negócio, uma vez que cada empresa possui objetivos distintos e uma maturidade específica sobre como usar seus dados. 

Mas, independentemente da forma de aplicação dos métodos (isoladamente ou em conjunto), fato é que cada análise estática precisa realmente contribuir para o direcionamento inteligente das ações e tomada de decisão.   

Os resultados obtidos por meio das análises precisam ser capazes de gerar insights práticos, fundamentar as estratégias e orientar líderes de negócio. A aplicação da Inteligência Artificial ao Data Driven pode ajudar nisso!

Aplicação da regressão linear em diferentes áreas

A regressão linear vem sendo usada em diferentes áreas de negócio para a análise preliminar de dados e previsão de tendências. No setor financeiro, por exemplo, a técnica pode ser aplicada para identificar o comportamento de uma ação em relação à variação do índice Bovespa.

Além do setor financeiro, outras áreas que também podem se beneficiar com a análise são: setor econômico, logístico, farmacêutico, manufatura, marketing, agronegócio, ciências comportamentais, ambientais e sociais, inclusive a TI.

A análise da regressão linear também tem desempenhado um papel importante para os setores conseguirem identificar padrões. Esse conhecimento vem ajudando as equipes a estruturarem ações que permitem evitar riscos e potencializar acertos.    

RELACIONADO | 6 exemplos de Big Data em diferentes contextos do mercado 

Observações importantes para realizar uma análise de regressão linear

Empresas e equipes podem dispor de um grande volume de dados, mas isso não significa que todas as informações dispostas na base são úteis ou podem ser aplicadas em uma análise de regressão linear. 

Abaixo, veja algumas características que os dados precisam cumprir para compor a técnica:

• Os dados precisam ser quantitativos e as variáveis precisam ser  contínuas, sejam elas dependentes ou independentes. 

• Os dados não podem ser outliers, ou seja, não podem apresentar valores discrepantes significativos (números que se diferenciam consideravelmente do restante do grupo de dados que estão no registro);

• As variáveis preditoras, aquelas que permitem predizer uma resposta, não podem apresentar inconsistências. Qualquer incongruência nessas variáveis leva à superestimação dos coeficientes de regressão e a estimativas inconsistentes. 

Alcançar inteligência de negócio requer a coleta, o gerenciamento e o uso eficiente de todos os dados. Para realizar todas essas operações corretamente, o ideal é que empresas utilizem ferramentas modernas que escalam o poder de decisão através da Inteligência Artificial. O DHuO é uma tecnologia que transforma dados brutos em decisões inteligentes. Permite que os usuários trabalhem com técnicas de análise de dados como a regressão linear. Conheça o DHuO!