Model regresji to matematyczna reprezentacja zależności między zmiennymi. W najprostszej formie, regresja liniowa, modeluje zależność jako liniową. Na przykład, model regresji liniowej, który przewiduje sprzedaż na podstawie wydatków reklamowych, zakłada, że wzrost wydatków reklamowych prowadzi do proporcjonalnego wzrostu sprzedaży. Istnieją również bardziej złożone formy, takie jak regresja wieloraka, która uwzględnia wiele zmiennych niezależnych, lub regresja nieliniowa dla bardziej skomplikowanych relacji.
Interpretacja modelu regresji zależy od jego rodzaju. W przypadku regresji liniowej, współczynniki modelu określają siłę i kierunek związku między zmiennymi. Na przykład, dodatni współczynnik w modelu regresji liniowej oznacza, że wzrost wartości zmiennej niezależnej jest związany ze wzrostem wartości zmiennej zależnej. Ważne jest również zwrócenie uwagi na miary jakości modelu, takie jak R-kwadrat, które określają, jak dobrze model pasuje do danych.
Regresja znajduje szerokie zastosowanie w biznesie. Firmy wykorzystują ją do prognozowania sprzedaży, analizy wpływu cen na popyt, optymalizacji działań marketingowych, przewidywania wyników finansowych, a nawet do oceny ryzyka kredytowego. Jest to potężne narzędzie, które pozwala na podejmowanie bardziej informowanych decyzji opartych na danych.
