Regressão é uma técnica estatística utilizada para analisar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ao examinar conjuntos de dados, esse método quantifica a correlação entre essas variáveis para determinar se as associações observadas são estatisticamente significativas. É importante notar que a regressão identifica relações, mas não prova automaticamente a causalidade.
Para realizar uma regressão, os analistas geralmente utilizam softwares para minimizar a soma dos quadrados, o que envolve calcular a distância entre pontos de dados individuais e uma linha de melhor ajuste. A regressão linear simples utiliza uma variável independente para prever um resultado, enquanto a regressão linear múltipla incorpora duas ou mais variáveis para refinar o modelo. Esses modelos ajudam a determinar como as mudanças nos fatores independentes influenciam a variável dependente.
Em um contexto financeiro prático, uma empresa pode usar a regressão para prever o desempenho futuro das vendas. Ao inserir dados históricos, como números de vendas anteriores, produto interno bruto e até padrões climáticos, a empresa pode construir um modelo para estimar como esses fatores externos podem impactar sua receita. Isso permite que os profissionais tomem decisões mais informadas com base em tendências históricas e probabilidades estatísticas.