Cómo entender cuándo utilizar la regresión lineal (con ejemplos)

Entender cuándo utilizar la regresión lineal es útil para que las empresas encuentren información relevante y hagan previsiones precisas. Si le interesa comprender las relaciones entre sus métricas operativas o sus previsiones financieras, este análisis de regresión lineal puede ayudarle. El uso efectivo de este proceso predictivo es valioso porque puede proporcionar una visión de las áreas críticas del negocio. En este artículo, definimos qué es la regresión lineal, discutimos su importancia, destacamos las profesiones que la utilizan y ofrecemos tres ejemplos de cómo puede utilizar la regresión lineal en el análisis.

¿Qué es la regresión lineal?

La regresión lineal es un proceso de modelización estadística que compara la relación entre dos variables, que suelen ser variables independientes o explicativas y variables dependientes. Para que las variables modelen información útil, es útil asegurarse de que pueden proporcionar una visión significativa conjuntamente. Por ejemplo, las variables sobre el compromiso de la marca y los niveles de demanda del producto pueden ser útiles, mientras que las variables sobre el compromiso de la marca y el tiempo de producción pueden no producir tanta información.

Muchos analistas se basan en fórmulas de regresión específicas para crear representaciones visuales de los datos que evalúan. En un gráfico, estas representaciones visuales crean una línea, que la regresión lineal utiliza para medir la tasa de cambio entre dos variables. Al resolver la regresión lineal, es importante utilizar estos tipos de visuales para ayudarle a localizar los valores que necesita para completar los cálculos para evaluar diferentes métricas de negocio. Si planea utilizar la regresión lineal con regularidad, el software de análisis de regresión puede agilizar este proceso.

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¿Por qué es importante entender la regresión lineal?

Entender la regresión lineal es importante porque proporciona un cálculo científico para identificar y predecir resultados futuros. La capacidad de encontrar predicciones y evaluarlas puede ayudar a proporcionar beneficios a muchas empresas e individuos, como operaciones optimizadas y materiales de investigación detallados.

Por ejemplo, puede obtener datos que le ayuden a optimizar sus operaciones de marketing o producción utilizando este proceso para analizar la relación entre los diferentes factores que contribuyen. Del mismo modo, también puede obtener materiales de investigación de datos detallados sobre la relación entre factores importantes e incluirlos en las presentaciones de las partes interesadas, los planes de mejora o los documentos de estudio de casos.

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3. ¿Qué profesiones utilizan a menudo la regresión lineal?

Este método de predicción puede funcionar en diversas áreas, como las ciencias empresariales, biológicas, medioambientales, del comportamiento y sociales. A continuación, le ofrecemos más información sobre cómo estas áreas utilizan la regresión lineal:

Equipos empresariales

Si trabajas para una empresa u organización, puedes utilizar la regresión lineal para ayudarles a tomar decisiones informadas. En concreto, si recopila grandes cantidades de datos, este proceso puede ayudarle en sus esfuerzos de análisis, ya que puede utilizarlo para transformar los datos brutos en datos útiles. También puede utilizar este proceso para encontrar nuevos patrones en las relaciones comerciales. Por ejemplo, puede utilizarlo para examinar los patrones de compra o compromiso de los consumidores para predecir cuándo sus productos o servicios podrían alcanzar una mayor demanda.

Analistas deportivos

Los analistas deportivos pueden utilizar la regresión lineal para ayudarles a proporcionar información reveladora a los seguidores de los equipos deportivos. Por ejemplo, pueden hacer referencia al proceso para determinar el rendimiento de un equipo en su próximo partido o la clasificación de los equipos profesionales de un mismo deporte entre sí. Otra forma de utilizarlo podría ser para analizar a jugadores deportivos individuales y obtener información detallada sobre su juego individual.

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Ambientalistas

Los trabajos medioambientales en áreas como la sostenibilidad también pueden utilizar la regresión lineal para comparar las relaciones de distintos elementos de la naturaleza. Por ejemplo, el impacto que pueden tener los niveles de contaminación en la temperatura o cosas más sencillas como la forma en que la cantidad de agua que reciben las plantas afecta a su crecimiento. Este proceso también podría ayudar a predecir las condiciones ambientales futuras para informar a los profesionales de la sostenibilidad sobre qué operaciones actuales pueden necesitar adaptaciones.

Analistas financieros

Los analistas financieros suelen utilizar la regresión lineal para pronosticar los rendimientos de las inversiones y comprender el rendimiento operativo y financiero de sus organizaciones. La regresión lineal es fundamental para el modelo de valoración de activos de capital, que ayuda a los profesionales financieros a determinar la relación entre los rendimientos esperados de los activos y los riesgos de mercado asociados. El uso del modelo lineal para evaluar los proyectos y resultados financieros ayuda a estos profesionales a respaldar la rentabilidad de sus empresas.

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3 ejemplos de cuándo utilizar la regresión lineal

Puede utilizar la regresión lineal cuando intente conocer mejor la relación entre diferentes variables de datos. Aquí tienes algunos ejemplos concretos de escenarios en los que se puede utilizar este proceso de análisis estadístico:

Ejemplo 1: Compromiso de marketing

Personalized Health Now, un servicio de atención virtual entre médicos y pacientes, está interesado en conocer la relación entre los niveles de compromiso de sus nuevos esfuerzos de marketing y el número de nuevos pacientes que han recibido desde entonces. Utilizan sus datos de compromiso de marketing como variable independiente y el número de nuevos pacientes como variable dependiente. A continuación, hacen referencia a sus tablas de datos organizadas en los ejes y y x para terminar de resolver el cálculo. El resultado puede proporcionar a Personalized Health Now información sobre si sus nuevos esfuerzos de marketing les están ayudando a conseguir nuevos pacientes, y si es así la empresa puede optar por continuar o avanzar en esos esfuerzos.

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Ejemplo 2: Análisis deportivo

Peyton Craft, presentador de un podcast de análisis deportivo, determina las predicciones para un próximo campeonato deportivo y las comparte con los oyentes. Comienza este proceso investigando las victorias y las derrotas estadísticamente. El número de victorias representa la variable independiente y el número de derrotas representa la variable dependiente en su análisis de regresión lineal. Para cada equipo, el Sr. Craft completa el cálculo con su tabla de datos y luego compara los resultados. Esta comparación puede proporcionarle la información que quiere compartir con los oyentes de su podcast antes del evento deportivo.

Ejemplo 3: Procesos medioambientales

Conservation Clam, una organización ecologista, está interesada en conocer los efectos de la contaminación en los niveles de sequía. La organización utiliza sus datos sobre el nivel de contaminación como variable independiente y los datos sobre la sequía como variable dependiente. A continuación, los analistas e investigadores medioambientales organizan las tablas de datos para terminar de resolver el cálculo. El resultado de Conservation Clam puede proporcionar a los equipos la información que necesitan para comprender los efectos de la contaminación en los niveles de sequía. Los equipos de medio ambiente de la organización también pueden utilizar estos datos para un estudio de caso con el fin de atraer a los inversores, asegurar la financiación y comunicarse con el público sobre los esfuerzos de conservación en curso.

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