Berbagai Jenis Analisis Regresi yang Perlu Diketahui

Analisis regresi adalah metodologi yang mencoba untuk membangun hubungan antara variabel dependen dan variabel independen tunggal atau ganda.

Regresi secara asli adalah konsep statistik, tetapi menemukan aplikasinya di banyak bidang yang terkait dengan bisnis seperti keuangan, investasi, pasar saham, serta di bidang-bidang seperti sains dan teknik.

Ada beberapa aplikasi analisis regresi yang akan datang dalam bentuk ilmu data, pembelajaran mesin, dan Kecerdasan Buatan yang menandai masa depan umat manusia.

• Terminologi
• Berbagai Jenis Analisis Regresi
• Untuk apa itu digunakan?
• Bagaimana Memilih Model yang Tepat

Terminologi yang terkait dengan Regresi

Untuk memahami jenis analisis regresi, memahami istilah terkait berguna.

• Pencilan

  Pencilan terlihat dengan plot data pada grafik. Dalam analisis regresi (1), outlier adalah titik-titik pada grafik yang secara signifikan berada di luar awan yang terdiri dari titik-titik lain. Poin outlier sangat penting karena dapat sangat mempengaruhi hasil analisis regresi. Untuk memahami konsep ini, anggaplah sebuah bangunan dipenuhi oleh para profesional dengan latar belakang keuangan rata-rata dalam hal pendapatan mereka.

  Mereka semua memiliki gaji rata-rata sekitar seratus ribu dolar setahun. Tiba-tiba, Bill Gates dan Jeff Bezos masuk ke dalam gedung, dan begitu Anda memasukkan gaji dua miliarder ini, gaji rata-rata menjadi tidak akurat secara drastis. Gaji dua pria terkenal ini adalah yang paling sedikit dalam contoh ini.

• Multikolinearitas
  

  Dalam analisis regresi, melihat korelasi antara dua atau lebih variabel input, dapat diamati bahwa ketika penambahan satu atau lebih variabel input terjadi, model gagal membuat hal-hal lebih transparan tentang dunia nyata.

  Sangat penting untuk mengetahui bagaimana variabel input berhubungan satu sama lain. Mengukur multikolinearitas model regresi adalah cara untuk menemukan hubungan antara variabel input. Sebagai contoh, Anda mungkin menemukan model di mana Anda ingin mengetahuinya apa yang menentukan gaji seseorang pada usia tertentu. Variabel (faktor) independen seperti latar belakang pendidikan, usia, dan banyak faktor lain yang mempengaruhi gaji rata-rata seorang individu dipertimbangkan.

  Namun, sebelum Anda melangkah lebih jauh dan memasukkan setiap faktor di bawah Matahari ke dalam model Anda, Anda perlu mengetahui bagaimana mereka berkorelasi (antar-asosiasi). Jika multikolinearitas terlalu tinggi, hal itu menyebabkan gangguan data dan model berantakan.

• Heteroskedastisitas

  Heteroskedastisitas (kadang-kadang dieja sebagai heteroskedastisitas) terjadi ketika pembacaan kesalahan standar variabel (SE) yang diukur selama waktu tertentu tidak konstan.

  Analisis regresi apa pun yang berjalan pada data semacam itu yang menunjukkan heteroskedastisitas memberikan, paling tidak, koefisien yang bias dan merusak hasil.

• Overfitting

  Overfitting dalam analisis regresi adalah kejadian ketika variabel mulai menunjukkan kesalahan acak daripada menggambarkan hubungan antar variabel secara efisien. Overfitting menghasilkan banyak kebisingan daripada representasi sebenarnya dari populasi. Hasil model sudah tidak realistis lagi. Anda perlu membuat model Anda sedekat mungkin dengan kenyataan. Sebagai contoh perlengkapan dari dunia nyata. Kata terbaik yang mungkin menggambarkan perlengkapan dari contoh dunia nyata adalah "generalisasi berlebihan." Ketika kesalahan atau bias meningkat, nilai realistis tidak dapat ditentukan sebagai hasil.

• kurang pas

  Underfitting terjadi ketika jumlah variabel hampir tidak sesuai dengan model yang diberikan, dan output tidak tetap akurat. Untuk mendapatkan hasil yang sukses dari analisis regresi, Anda memerlukan nilai variabel yang optimal, sehingga model yang diperoleh mendekati kenyataan. Singkatnya, ketika variabel tidak dioptimalkan, atau model tidak sesuai dengan data secara efisien, itu disebut sebuah kekurangan.

Jenis Analisis Regresi

Ada dua jenis variabel dalam bentuk Regresi apa pun. Salah satunya adalah variabel bebas, atau disebut juga variabel penjelas, digunakan untuk input. Jenis variabel lainnya adalah variabel dependen, juga dikenal sebagai prediktor. Ini adalah nilai yang Anda coba cari tahu atau hasil dari model.

Berikut ini menjelaskan berbagai jenis analisis regresi.

• Regresi linier

  Regresi linier berkaitan dengan dua jenis variabel. Variabel yang satu disebut variabel bebas, dan variabel jenis lainnya disebut variabel terikat.

  Variabel bebas bervariasi sepanjang sumbu x bidang kartesius, dan variabel terikat bervariasi sepanjang sumbu y. Variabel ini masing-masing adalah “x” dan “y”. Nilai y tergantung pada x. Ketika x berubah, "y" bertambah atau berkurang.
  Ada dua jenis Regresi Linier.

  1. Regresi Linier Sederhana
  2. Regresi Linier Berganda

• Regresi Linier Sederhana: Dalam Regresi Linier sederhana, hanya ada satu variabel terikat dan satu variabel terikat.
  Persamaan untuk regresi linier sederhana adalah y=β_0+β_1 xDi sini, x mewakili variabel bebas, adalah kemiringan garis regresi, dan merupakan perpotongan y. “y” adalah variabel terikat atau hasil.

• Regresi Linier Berganda: Dalam Regresi Linier Berganda, variabel dependennya adalah satu, tetapi Anda memiliki beberapa variabel independen.
  Persamaan berikut mewakili Regresi Linier Berganda,y= _0+β_1 x_1+⋯β_n x_n+ Di sini, y adalah variabel terikat, adalah perpotongan y. menunjukkan beberapa variabel independen dalam model. adalah "bias" atau "kesalahan". Meminimalkan bias atau kesalahan adalah tujuan utama kami untuk membuat model yang dekat dengan situasi dunia nyata.

• Regresi Multivariat

  Regresi Multivariat berbeda dengan Regresi Linier Berganda dalam arti memiliki beberapa variabel dependen dengan input beberapa variabel independen. Variabel terikat ( y_1,y_2 ,y_3 …. y_n) berada dalam rumus yang berbeda. Dan memiliki lebih dari satu variabel bebas ( x_1, x_2, ….x_m ) untuk memprediksi Ys. Pada Regresi Multivariat, data yang digunakan sebagian besar bertipe sama dengan tipe Analisis Regresi lainnya.

• Regresi Logistik

  Regresi Logistik adalah bentuk Regresi paling populer kedua setelah Regresi linier, dan penggunaannya mencakup biostatistik, kedokteran, dan ilmu sosial.
  Regresi logistik berkaitan dengan nilai Boolean seperti,

  • benar atau salah
  • ya atau tidak
  • besar atau kecil
  • satu atau nol

  Regresi Logistik digunakan dalam klasifikasi objek seperti email adalah "spam" atau "bukan spam".

  Singkatnya, ada satu keluaran dalam Regresi logistik yang dapat berupa “Benar” atau “Salah”. Selain itu, bisa ada satu input atau beberapa input dalam model Regresi Logistik.

• Regresi Polinomial

  Ada kasus ketika kita harus berurusan dengan variabel yang hubungannya non-linier. Dalam kasus seperti itu, model kami adalah kurva, bukan garis seperti dalam Regresi Linier. Jadi, kami memiliki bentuk lain dari Regresi yang dikenal sebagai Regresi polinomial.

  Persamaan Regresi polinomial adalah pangkat menaik dari variabel input x, yang generalisasinya di bawah ini.

  y= _0+ _1 x+〖β _2 x^2+〖 _3 x〗^3+⋯β_n x^n+

• Regresi Kuantil

  Definisi Regresi Kuantil sangat berbeda dari apa yang ada dalam praktiknya. Kuantil adalah nama lain dari median dalam statistik.

  Kuantil adalah titik atau garis yang membagi data keluaran menjadi dua bagian yang sama. Bayangkan beberapa kumpulan data dalam bentuk garis pada sumbu y. Kumpulan data dibagi menjadi dua bagian yang sama persis. Nilai kuantil adalah 0,5 atau 50% pada titik pemisahan.

  Pada catatan yang sama, dua bagian data yang dibagi sama rata dibagi lagi di sepanjang sumbu y. Kali ini kami membagi data menjadi empat bagian yang sama, dan titik pemisahan baru di sumbu y bawah grafik adalah 0,25 atau 25%.

  Demikian pula, kuantil split sumbu y atas adalah 0,75 atau 75%. Secara umum, kuantil hanyalah garis atau titik yang membagi data menjadi potongan atau grup yang sama.

  Kuantil meludahkan data dalam seratus kelompok berukuran sama. Tapi, di dunia nyata, definisi kuantil jauh lebih fleksibel.

  Regresi kuantil berguna ketika terdapat heteroskedastisitas tinggi dalam model, dan Regresi linier tidak cukup akurat untuk memprediksi hasil karena model linier bergantung pada nilai rata-rata dan kuantil dapat lebih tepat dengan nilai median.

• Regresi punggungan

  Regresi punggungan menggunakan teknik yang disebut "Regularisasi." Regularisasi sesuai untuk model yang gagal pada data pengujian tetapi meneruskan data pelatihan.

  Regresi punggungan bekerja paling baik ketika sebagian besar variabel dalam model berguna.

  Ketika data sampel menunjukkan multi collinearity, dua hal yang tidak diinginkan terjadi,

  1. Estimasi kuadrat terkecil dari koefisien variabel prediktor memberikan kesalahan yang tinggi.
  2. Ada inflasi dalam kesalahan standar.

  Regresi Ridge adalah teknik untuk stabilisasi koefisien regresi dengan adanya multikolinearitas.

• Regresi Lasso

  Lasso adalah singkatan dari "Operator Penyusutan dan Seleksi Paling Tidak Mutlak." Regresi Lasso berkinerja terbaik ketika Anda memiliki banyak variabel yang tidak berguna. Regresi Lasso menyerupai regresi Ridge, tetapi beberapa perbedaan membuatnya unik.

  Regresi Ridge dan Regresi Lasso memiliki aplikasi untuk skenario yang sama di mana terdapat multikolinearitas. Namun, Ridge Regression cocok untuk prediksi jangka panjang.

  Regresi Lasso menerapkan penyusutan pada data. Nilai data menjadi menyusut menuju titik pusat seperti median atau mean.

  Penyederhanaan dan sparseness model data adalah fungsi di mana Lasso Regression melakukan yang terbaik. Dengan kata lain, model data harus memiliki parameter optimal untuk hasil yang akurat.

• Regresi Komponen Utama (PCR)

  Analisis Komponen Utama memiliki aplikasi pada variabel x, yang mengurangi dimensi data. Ini melibatkan ekstraksi kumpulan data dengan sebagian besar variasi dalam proses berulang.

  Karena prosesnya berulang sehingga dapat menganalisis kumpulan data multidimensi, Regresi Komponen Utama mengatasi masalah dimensi dan kolinearitas yang ada dalam Regresi Kuadrat Terkecil biasa.

• Regresi Bersih Elastis

  Regresi Bersih Elastis menyederhanakan model untuk kemudahan interpretasi. Sebuah model dapat memiliki banyak variabel (alias parameter); mereka dapat berkisar hingga jutaan dalam model tertentu. Dalam model seperti itu, tidak mungkin untuk menentukan variabel mana yang berguna dan mana yang tidak berguna.

  Dalam kasus seperti itu, Anda tidak tahu jenis regresi mana yang harus dipilih dari Regresi Ridge dan regresi Lasso. Di sini, Regresi Bersih Elastis berperan untuk menyederhanakan model.

  Regresi Elastis-Net menggabungkan penalti Regresi Ridge dengan penalti Regresi Lasso dan memberikan yang terbaik dari kedua dunia. Ini juga bekerja lebih baik dengan variabel berkorelasi.

• Kuadrat Terkecil Sebagian (PLS)

  Kuadrat Terkecil parsial mempertimbangkan variabel penjelas dan variabel dependen. Prinsip yang mendasari jenis Regresi ini adalah bahwa variabel x dan y mengalami dekomposisi menjadi struktur laten dalam proses iteratif.

  PLS dapat menangani multikolinearitas. Ini memperhitungkan struktur data yang terkait dengan x dan y, memberi Anda hasil visual yang rumit untuk interpretasi data. Beberapa variabel dapat menjadi pertimbangan.

• Mendukung Regresi Vektor

  Support Vector Regression (SVR) adalah algoritma yang bekerja dengan fungsi kontinu. Berbeda dengan Support Vector Machine dalam hal ini Support Vector Machine (SVM) menangani masalah klasifikasi. SVR memprediksi variabel berurutan terus menerus.

  

  Dalam Regresi sederhana, penekanannya harus pada meminimalkan kesalahan sementara Regresi Vektor Dukungan menemukan ambang kesalahan.

• Regresi Ordinal

  Regresi Logistik berkaitan dengan dua kategori, tetapi dalam Regresi Ordinal (alias Regresi Logistik Ordinal), tiga atau lebih kategori ikut bermain dengan asumsi pemesanan yang tidak ambigu.

  Regresi Ordinal membantu untuk memprediksi variabel dependen ordinal ketika satu atau lebih variabel independen hadir.

• Regresi Poisson

  Dalam Regresi Poisson, hitungan atau laju terjadinya peristiwa adalah titik fokus utama.

  Kami mengukur tingkat di mana peristiwa terjadi dalam Regresi Poisson. Dengan kata lain, kami memodelkan berapa kali peristiwa itu terjadi (hitungan) dari waktu ke waktu. Dalam Regresi Poisson, waktu adalah konstan, dan kami mengukur jumlah acara.

• Regresi Binomial Negatif

  Berguna untuk memodelkan kumpulan data diskrit (jumlah). Pada catatan yang sama, Regresi Binomial Negatif membantu ketika data memiliki varians yang lebih tinggi dibandingkan dengan mean yaitu dispersi data terlalu banyak ketika Anda memplotnya.

  Model Binomial Negatif tidak mengasumsikan bahwa variabel sama dengan mean seperti yang dibuat model berdasarkan Regresi Poisson.

• Regresi Quasi Poisson

  Regresi Quasi Poisson adalah generalisasi dari Regresi Poisson. Seperti disebutkan sebelumnya, Model Regresi Poisson bergantung pada asumsi yang biasanya tidak adil bahwa varians sama dengan mean.

  Model Quasi Poisson berperan ketika varians adalah fungsi linier rata-rata, dan juga lebih tinggi dari rata-rata. Ini adalah skenario ketika Quasi Poisson lebih tepat untuk diterapkan.

• Regresi Cox

  Cox Regression (alias Proportional Hazards Regression) menyelidiki efek dari beberapa variabel selama waktu yang diperlukan untuk terjadinya peristiwa tertentu.

  Pertimbangkan peristiwa berikut di mana Regresi Cox dapat ditemukan berguna,

  • Waktu yang dibutuhkan untuk serangan jantung kedua setelah serangan jantung pertama.
  • Waktu yang diperlukan untuk kecelakaan kedua setelah kecelakaan pertama.
  • Waktu yang dibutuhkan setelah deteksi kanker sampai kematian.

  Data waktu-ke-acara sangat penting untuk penerapan regresi cox.

• Regresi Tobit

  Regresi Tobit berguna dalam estimasi hubungan linier ketika sensor ditemukan dalam variabel dependen. Penyensoran adalah pengamatan terhadap semua variabel bebas. Akun sebenarnya dari nilai variabel dependen hanya dalam rentang pengamatan terbatas.

• Regresi Bayesian

  Regresi Bayesian didasarkan pada distribusi probabilitas daripada estimasi titik. Akibatnya, output atau "y" tidak bernilai tunggal. Ini adalah distribusi probabilitas. Seperti yang kita ketahui bahwa distribusi probabilitas adalah fungsi matematika dan bukan nilai. Distribusi probabilitas memberikan hasil yang mungkin dalam percobaan.

  Ketika kita menyusun formulasi model regresi linier berdasarkan distribusi probabilitas, kita mendapatkan ekspresi berikut.
  y N(β^TX,σ^2 I)

  • Output (y) dihitung dari Distribusi Gaussian normal tergantung pada mean dan varians.
  • Transpos (T) matriks bobot (β) diperoleh dengan mengalikannya dengan matriks prediktor (X).
  • Varians adalah deviasi standar kuadrat (σ^2 ) dikalikan dengan matriks Identitas (I).

  (Perumusan model multi-dimensi sedang dipertimbangkan)

• Regresi Deviasi Absolut Terkecil (LAD)

  Deviasi Absolut Terkecil adalah alternatif yang paling dikenal luas untuk metode Kuadrat Terkecil untuk menganalisis model linier. Kita tahu bahwa dalam metode Kuadrat Terkecil, kita meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat, tetapi dalam LAD, kita meminimalkan jumlah nilai mutlak kesalahan. Ia mencoba menemukan fungsi yang paling cocok dengan sekumpulan data.

  Dalam kasus di mana data kita sederhana, Penyimpangan Mutlak Terkecil adalah garis lurus pada Bidang Cartesian dua dimensi.

  Formulasi Least Absolute sangat mudah dipahami. Misalkan kumpulan data kita terdiri dari dua titik variabel ( (x_i ,y_i) dan i=1,2,3,4,5……n.

  Tujuan kami adalah untuk menemukan fungsi f sedemikian rupa sehingga kira-kira sama dengan (~) seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

  f(x_i ) ~ y_i

  Klaimnya adalah bahwa fungsi f adalah bentuk spesifik yang berisi beberapa parameter yang perlu kita hitung. Hal yang perlu diperhatikan di sini adalah bahwa fungsi f dapat memiliki sejumlah parameter x (atau variabel bebas atau variabel penjelas).

  Kami akan mencoba mencari nilai parameter yang akan meminimalkan jumlah berikut dari nilai absolut kesalahan (atau residual).
  S = _(i=1)^n▒〖|y_i -f(x_(i) )

• Regresi Ekologis

  Regresi Ekologis sebagian besar berperan dalam mata pelajaran seperti ilmu politik dan sejarah. Teknik ini memungkinkan kita untuk menghitung pada tingkat makro dan menghasilkan prediksi pada tingkat mikro.

  Regresi Ekologis dapat menentukan perilaku memilih individu antara faksi dan kelompok masyarakat yang berbeda. Estimasi didasarkan pada data yang dikumpulkan dari akun sebelumnya.

  Data ekologi didasarkan pada jumlah di wilayah tertentu, kelompok, objek atau, dari waktu ke waktu. Singkatnya, data agregat membantu kita mempelajari perilaku yang dipersempit menjadi individu.

Untuk Apa Analisis Regresi Digunakan?

Analisis regresi berguna dalam memperoleh beberapa tujuan bisnis.

• Analisis Prediktif

  Salah satu aplikasi yang paling menonjol adalah analisis prediktif yang memungkinkan peramalan peristiwa bisnis tertentu secara lebih akurat. Salah satu jenis analisis prediktif adalah "analisis permintaan", yang mengukur peningkatan penjualan suatu produk. Keberhasilan produk yang baru diluncurkan, serta produk yang sedang berjalan, dapat diposisikan dengan benar di pasar.

  Sebagai contoh lain, Analisis Regresi memiliki aplikasi dalam iklan produk dan layanan. Dapat diprediksi dengan Analisis Regresi bahwa berapa banyak pembeli yang cenderung menemukan iklan. Ini membantu profesional penjualan dan pemasaran menetapkan nilai penawaran materi promosi.

  Analisis Regresi juga merupakan alat yang berguna bagi perusahaan asuransi. Perusahaan asuransi menggunakannya untuk mengetahui kredit pemegang polis dan memperkirakan jumlah klaim yang mungkin diajukan dari klien mereka.

• Efisiensi operasional

  Organisasi membuat keputusan serius menggunakan Analisis Regresi untuk mengoptimalkan operasi mereka.

  Keputusan berdasarkan data dapat mengesampingkan keputusan yang dipertanyakan, tebakan yang tidak akurat dengan firasat, dan politik perusahaan.

  Analisis Regresif mengubah seni manajemen menjadi ilmu. Sebagai contoh, dimungkinkan untuk menghubungkan waktu tunggu penelepon dengan jumlah keluhan di pusat panggilan atau departemen layanan pelanggan.

• Dukungan Pengambilan Keputusan

  Organisasi saat ini memiliki banyak data yang berkaitan dengan keuangan, pemasaran, operasi, dan banyak departemen lainnya. Pembuat keputusan teratas lebih condong ke analitik data dan ilmu data untuk membuat keputusan yang lebih tepat dengan menghilangkan dugaan.

  Dengan bantuan Analisis Regresi, data besar dapat mengalami kompresi untuk informasi lean yang berorientasi pada tindakan yang membuka jalan menuju pengambilan keputusan yang lebih akurat. Analisis regresi tidak menghapus atau menggantikan manajer; sebaliknya, ini menempatkan alat yang ampuh di tangan mereka untuk membuat keputusan yang lebih berdampak dan efisien daripada sebelumnya.

• Koreksi kesalahan

  Analisis Regresi juga membantu mengidentifikasi kesalahan intuitif dalam penilaian dan pengambilan keputusan untuk manajer bisnis.

  Sebagai contoh, seorang manajer toko mungkin memutuskan untuk membuka toko pada malam hari dan dia memutuskan untuk mempekerjakan staf baru.

  Analisis Regresi dapat secara akurat menunjukkan bahwa mempertimbangkan pengeluaran staf dan total penjualan yang dihasilkannya pada malam hari tidak dapat saling membenarkan. Dengan demikian, aplikasi kuantitatif Analisis Regresi memungkinkan untuk mengesampingkan pengambilan keputusan yang buruk.

• Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti

  Perusahaan memahami dan mengakui nilai data dan apa yang dapat dicapai dengan teknik analisis regresi, tetapi banyak yang gagal mengubah data ini menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Mendorong wawasan dari data mentah bukanlah tugas yang mudah. Sebuah laporan oleh Forrester mengklaim bahwa 74% perusahaan ingin memutuskan dengan input data, tetapi hanya 29% yang berhasil memperoleh analitik yang memungkinkan mereka membuat keputusan yang bermanfaat.

  Salah satu studi kasus kritis dari dunia bisnis adalah Konica Minolta. Konica adalah salah satu produsen kamera paling sukses. Pada tahun 2000, sebagian besar fotografer dan penggemar kamera beralih ke kamera digital.

  Badan pembuat keputusan teratas di Konica tidak mengambil keputusan dengan cukup cepat sebagai akibatnya pada tahun 2004 ketika Konica meluncurkan kamera pertamanya, sebagian besar pesaing seperti Nikon dan Canon telah memantapkan diri dengan baik di pasar kamera digital baru. Akibatnya, pada tahun 2006, perusahaan mengalami kerugian besar sehingga menjual sebagian besar teknologi dan asetnya kepada Sony.

  Jika Konica memiliki wawasan dari data komersial dan pasar mentah yang diproses melalui analisis regresi dan teknik serupa, Konica akan mampu membuat keputusan yang tepat pada waktu yang tepat.

  Analisis regresi data memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti menempatkan kekuatan semata di tangan pembuat keputusan yang dapat menjadi pengubah permainan di dunia nyata.

Bagaimana Memilih Model Regresi yang Tepat?

Ada ratusan jenis Regresi, dan kami telah membahas jenis yang paling populer.

Dunia nyata sangat kompleks, dan pembuat model mengukur banyak variabel tetapi hanya memasukkan sedikit ke dalam model. Analis mengecualikan variabel independen yang memiliki dampak yang sangat kecil atau tidak sama sekali pada variabel dependen atau hasil.

Saat memilih model regresi, fakta sederhana berikut harus diingat untuk menjaga keseimbangan dengan memasukkan jumlah variabel independen yang benar dalam persamaan regresi.

• Terlalu sedikit variabel independen, model yang tidak ditentukan menjadi bias.
• Terlalu banyak variabel independen, model yang tidak ditentukan kehilangan presisinya.
• Model Just the Right muncul ketika istilah matematika tidak bias dan paling tepat.

Pikiran Akhir

Analisis Regresi berasal dari statistik yang merupakan ilmu yang berusia ratusan tahun, tetapi baru-baru ini mendapat sorotan perhatian karena data besar meledak. Analisis Regresi menemukan jalannya melalui statistik dalam analisis data, ilmu data, dan aplikasinya di hampir semua organisasi.

Model Regresi yang dibuat dengan Analisis Regresi adalah alat yang sangat diperlukan untuk peningkatan penyediaan prediktabilitas, efisiensi operasi, pengambilan keputusan yang tepat, pencegahan kesalahan, pencegahan keputusan yang salah, dan wawasan yang lebih baik.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Pentingnya Analisis Regresi dalam Bisnis

Panduan Lengkap Analisis Regresi