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Como calcular os fatores de ponderação e de regressão

Atualizado em 17 abril, 2017

A regressão envolve o cálculo ou a previsão de um critério variável (por exemplo, os números de vendas) de um grupo de indicadores (isto é, o número de vendedores, a quantidade de publicidade, e as regiões do país onde ocorrem as vendas). As partes mais importantes de uma equação de regressão são os fatores de ponderação, que informam a forma como prever a quantidade de interesse (os números de vendas) e quais fatores são mais importantes.

Instruções

A compreensão dos fatores de ponderação nas equações de regressão permitem a previsão de vendas (business graphs image by Chad McDermott from Fotolia.com)
  1. Calcule as estatísticas de regressão com o software estatístico. Você sairá com as estatísticas para o "peso B" e o "peso beta" para cada indicador dentro do seu modelo estatístico.

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  2. Inspecione os pesos betas para descartar os preditores insignificantes. Os pesos betas significativos são aqueles que têm um significado estatístico, ou o valor de "p", inferior a 0,05. Outros preditores não são estatisticamente significativos e devem ser desconsiderados na predição do critério variável (por exemplo, a previsão de vendas) e nas etapas subsequentes abaixo.

  3. Use os pesos betas para determinar a importância relativa dos preditores. Quanto maior for o peso beta, mais importante é o indicador para a previsão do critério variável. Eleve o peso beta na segunda potência para determinar o grau em que um preditor afeta o critério; por exemplo, se o peso beta de "número de anúncios impressos" é 0,8, então 0,8 x 0,8 = 0,64 = 64% das vendas depende do número de anúncios impressos.

  4. Use os pesos B para escrever uma equação de regressão de fácil alcance. Por exemplo, se o peso B do "número de anúncios impressos" é 0,6, e o peso B do "número de vendedores" é 0,4, então a sua equação de regressão prevê que as vendas em reais como vendas = (número de anúncios impressos x 0,6) + (número de vendedores x 0,4).

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Dicas

  • Jogue fora os dados discrepantes antes de inseri-los no programa de estatística. Por exemplo, omita os dados de um mercado onde você só tem dados relativos a um mês de vendas, em vez do valor de vendas de um ano que você tem para cada outro mercado.

Aviso

  • Certifique-se de que você tem uma amostra grande o suficiente para fazer as suas estatísticas de regressão significativas. O tamanho da amostra é um grande fator em si, mas o poder de Cohen dá informações úteis que lhe permitem calcular o tamanho da amostra necessário.

O que você precisa

  • Software de cálculos estatísticos
  • Calculadora

Referências

Recursos

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