A maioria das decisões, especialmente as importantes, depende de mais do que apenas a intuição. Quando há dados envolvidos e algo a prever ou explicar, a regressão está geralmente no centro do processo. Não é apenas um método estatístico. É uma forma de compreender como as coisas se ligam e como as mudanças numa área podem influenciar outra.
Em negócios, saúde, finanças ou tecnologia, a regressão é uma das formas mais simples de transformar dados brutos em respostas. Ajuda-o a descobrir o que importa, o quanto importa e o que esperar a seguir.
Vamos explicar o que é a regressão, como funciona e porque aparece em quase todos os campos que dependem de dados.
O que a Regressão Significa mesmo?
A regressão é uma ferramenta utilizada para estudar relações entre coisas. Mais especificamente, ajuda-o a ver como uma variável, como o preço de um produto, afeta outra, como as vendas mensais. A variável que está a tentar prever é chamada de variável dependente. As outras, aquelas que pensa que têm efeito, são as variáveis independentes.
Quando feita correctamente, a regressão permite criar um modelo que não só explica o que aconteceu no passado, como também oferece uma forma de prever o que pode acontecer no futuro.
Porque é que as pessoas usam a regressão?
A resposta curta é a clareza. A regressão ajuda as pessoas a compreender quais os fatores que realmente importam. Se está a tentar tomar uma decisão, este tipo de clareza muda tudo.
Por exemplo, uma equipa de marketing pode querer saber se as campanhas nas redes sociais influenciam as candidaturas de clientes. Um médico pode querer saber quais os fatores de estilo de vida que contribuem para as doenças cardíacas. Um hedge fund pode querer saber quais os indicadores económicos que influenciam as taxas de juro. A regressão oferece uma forma de medir e classificar estas influências.
E, depois de saber o que está a impulsionar os resultados, pode começar a prevê-los. É por isso que a regressão aparece com tanta frequência nas previsões, nos modelos de risco e no planeamento estratégico.
Diferentes Tipos de Regressão
Não tem de decorar todos os tipos, mas ajuda saber o básico sobre como diferem.
A regressão linear é a mais comum. Procura uma relação linear entre duas variáveis. Por exemplo, se os gastos com publicidade aumentam, as vendas aumentam a um ritmo constante? Este tipo de regressão fornece uma fórmula simples que ajuda a responder a esta questão.
A regressão linear múltipla lida com situações com mais do que um factor. Digamos que está a tentar estimar o preço de uma casa. A metragem quadrada importa, mas também o número de casas de banho e a localização. A regressão múltipla reúne estas variáveis numa equação.
A regressão logística lida com questões de sim ou não. Um cliente renovará a sua subscrição ou não? Um doente desenvolverá uma condição ou não? Em vez de fornecer um número, fornece uma probabilidade entre zero e um.
A regressão polinomial intervém quando a relação não é uma recta. Talvez o efeito da temperatura nas vendas de gelados aumente acentuadamente no início e depois estabilize. A regressão polinomial captura estas curvas.
A regressão Ridge and Lasso ajuda a organizar as coisas quando o seu modelo tem muitas variáveis. Evita que o modelo reaja exageradamente ao ruído, acrescentando penalizações por complexidade.
Como funciona de facto
Toda a regressão começa com dados. Você escolhe o que quer prever e que fatores podem explicar isso. Em seguida, ajusta um modelo encontrando a melhor combinação de números que liga as entradas à saída. O resultado é, normalmente, uma equação.
Esta equação não é aleatória. Cada número nela indicado indica algo. Um valor positivo significa que à medida que a entrada aumenta, o resultado tende a aumentar também. Um valor negativo sugere o contrário. O tamanho do número indica a intensidade do efeito.
A partir daí, testa a qualidade do modelo. Verifica o quão bem se ajusta aos dados, quanta variação explica e se cada variável realmente importa. Os bons modelos são precisos, mas são também simples e significativos.
Ideias-chave que surgem frequentemente
O coeficiente de cada variável indica o quanto esta influencia o resultado. Valores absolutos mais elevados significam relações mais fortes.
R-quadrado mostra o quão bem o modelo explica os dados. Uma pontuação próxima de um significa que o modelo é responsável pela maior parte da variação. Uma pontuação próxima de zero significa que não.
O valor-p indica se o impacto de uma variável é estatisticamente fiável. Valores-p baixos (abaixo de 0,05) significam que pode confiar no resultado.
Nenhum deles é perfeito por si só. Funcionam melhor quando os interpreta em conjunto.
Onde verá a regressão em uso
A regressão aparece em dezenas de campos porque é flexível e fiável.
Em marketing, as equipas utilizam-no para descobrir o que impulsiona o envolvimento do cliente ou qual a campanha que gerou impacto real.
Em finanças, os analistas utilizam-no para modelar o risco de crédito, prever o retorno das ações e medir a sensibilidade das carteiras aos movimentos do mercado.
Na área da saúde, os investigadores utilizam-na para estudar os efeitos dos tratamentos, prever resultados e compreender quais os factores de risco mais importantes.
Na aprendizagem automática, os modelos de regressão constituem a espinha dorsal de muitas tarefas de previsão, especialmente na aprendizagem supervisionada.
Porque é que a regressão funciona e quando apresenta dificuldades
Funciona bem porque fornece respostas claras e interpretáveis. Mostra as relações de uma forma fácil de comunicar e defender. E escala para grandes conjuntos de dados sem se tornar uma caixa-preta.
Mas também tem limites.
A regressão pressupõe que a relação entre as variáveis permanece a mesma em todo o conjunto de dados. Se a ligação mudar em valores diferentes, ou se o padrão não for linear, podem perder-se detalhes importantes.
É também sensível a valores discrepantes. Alguns valores extremos podem distorcer os resultados. E quando as variáveis estão altamente correlacionadas entre si, isso pode confundir o modelo e levar a resultados instáveis.
É por isso que deve sempre verificar os dados, validar o modelo e questionar as suas suposições.
A regressão é uma das ferramentas mais importantes na análise de dados. Ajuda-o a ligar os pontos, a medir o que importa e a tomar melhores decisões. Quer se trate de prever, explorar relações ou testar uma teoria, a regressão fornece uma estrutura para o fazer com estrutura e clareza.
Não responderá a todas as questões. Mas, quando utilizada com cuidado e contexto, torna-se uma das competências mais valiosas que qualquer analista, estratega ou decisor pode ter.
Se trabalha com dados, aprender regressão não é opcional. É fundamental.
