ما هو الانحدار التدريجي؟
تحليل الانحدار هو نهج إحصائي يستخدم على نطاق واسع يسعى إلى تحديد العلاقات بين المتغيرات. تتمثل الفكرة في تجميع البيانات ذات الصلة لاتخاذ قرارات أكثر استنارة وهي ممارسة شائعة في عالم الاستثمار. الانحدار التدريجي هو البناء التكراري خطوة بخطوة لنموذج الانحدار الذي يتضمن التحديد التلقائي للمتغيرات المستقلة. توفر حزم البرامج الإحصائية يجعل الانحدار التدريجي ممكنًا ، حتى في النماذج التي تحتوي على مئات المتغيرات.
أنواع الانحدار التدريجي
الهدف الأساسي من الانحدار التدريجي هو ، من خلال سلسلة من الاختبارات (اختبارات F ، اختبارات t) لإيجاد مجموعة من المتغيرات المستقلة التي تؤثر بشكل كبير على المتغير التابع. يتم ذلك باستخدام أجهزة الكمبيوتر من خلال التكرار ، وهي عملية الوصول إلى النتائج أو القرارات عن طريق المرور بجولات أو دورات تحليل متكررة. إن إجراء الاختبارات تلقائيًا بمساعدة حزم البرامج الإحصائية له ميزة توفير الوقت للفرد.
الماخذ الرئيسية
- تحليل الانحدار هو منهج إحصائي يسعى إلى فهم وقياس العلاقات بين المتغيرات المستقلة والمستقلة. الانحدار التدريجي هو الطريقة التي تدرس الأهمية الإحصائية لكل متغير مستقل داخل النموذج. يضيف نهج الانتقاء إلى الأمام متغيرًا ثم يقوم باختبار الأهمية الإحصائية.طريقة الإزالة إلى الوراء تبدأ بنموذج محمل بالعديد من المتغيرات ثم تزيل متغيرًا واحدًا لاختبار أهميته بالنسبة للنتائج الإجمالية. الانحدار التدريجي له العديد من النقاد ، حيث إنه النهج الذي يلائم البيانات في نموذج لتحقيق النتيجة المرجوة.
يمكن تحقيق الانحدار التدريجي إما عن طريق تجربة متغير مستقل واحد في المرة الواحدة وإدراجه في نموذج الانحدار إذا كان مهمًا من الناحية الإحصائية أو عن طريق تضمين جميع المتغيرات المستقلة المحتملة في النموذج والقضاء على المتغيرات غير ذات الأهمية الإحصائية. يستخدم البعض مزيجًا من كلا الطريقتين ، وبالتالي هناك ثلاثة طرق للانحدار التدريجي:
- يبدأ التحديد للأمام بدون أي متغيرات في النموذج ، ويقوم باختبار كل متغير عند إضافته إلى النموذج ، ثم يحتفظ بالمتغيرات التي تعتبر ذات دلالة إحصائية - تكرار العملية حتى تصبح النتائج مثالية. يبدأ الإزالة الأمامية بمجموعة من المتغيرات المستقلة ، يعد حذف واحد في كل مرة ، ثم إجراء اختبار لمعرفة ما إذا كان المتغير الذي تمت إزالته مهمًا من الناحية الإحصائية. إن الإزالة ثنائية الاتجاه هي مزيج من أول طريقتين تختبر المتغيرات التي يجب تضمينها أو استبعادها.
مثال على الانحدار التدريجي باستخدام طريقة التخلص من الخلف هو محاولة لفهم استخدام الطاقة في المصنع باستخدام متغيرات مثل وقت تشغيل المعدات وعمر الجهاز وحجم الموظفين ودرجات الحرارة في الخارج ووقت السنة. يشتمل النموذج على جميع المتغيرات - ثم تتم إزالة كل منها ، واحدة تلو الأخرى ، لتحديد الأقل أهمية من الناحية الإحصائية. في النهاية ، قد يوضح النموذج أن الوقت من العام ودرجات الحرارة تكون أكثر أهمية ، وربما يشير ذلك إلى أن استهلاك الطاقة في المصنع هو ذروته عندما يكون استخدام مكيف الهواء في أعلى مستوياته.
حدود الانحدار التدريجي
تحليل الانحدار ، الخطي والمتعدد المتغيرات ، يستخدم على نطاق واسع في عالم الاستثمار اليوم. تتمثل الفكرة في كثير من الأحيان في العثور على أنماط موجودة في الماضي قد تتكرر أيضًا في المستقبل. على سبيل المثال ، قد ينظر الانحدار الخطي البسيط إلى نسب السعر إلى الأرباح وعوائد الأسهم على مدى سنوات عديدة لتحديد ما إذا كانت الأسهم ذات نسب الربح / الخسارة المنخفضة (متغير مستقل) تقدم عوائد أعلى (متغير تابع). المشكلة في هذا النهج هي أن ظروف السوق غالباً ما تتغير وأن العلاقات التي كانت قائمة في الماضي لا تنطبق بالضرورة في الحاضر أو المستقبل.
وفي الوقت نفسه ، فإن عملية الانحدار التدريجي لها العديد من النقاد ، بل هناك دعوات للتوقف عن استخدام الطريقة تمامًا. يلاحظ الإحصائيون العديد من عيوب النهج ، بما في ذلك النتائج غير الصحيحة ، والتحيز الملازم في العملية نفسها ، وضرورة وجود قوة حاسوبية كبيرة لتطوير نماذج انحدار معقدة من خلال التكرار.
