метод регресса что это
Регрессионная терапия. Путешествие вне времени
Что такое регрессивная терапия и с чем она работает?
Регрессивная терапия – это серьезная работа на уровне глубинных структур памяти, техника работы с Бессознательным на прямую.
Это путешествия в прошлое. Это могут быть как не запомнившиеся детские воспоминания, так и прошлые жизни.
Многие из наших проблем сегодня в нашей текущей жизни имеют первопричины в прошлом. И чтобы решить эти проблемы: неудачи в работе, в отношениях с финансами, с памятью, со здоровьем, с негативными фоновыми состояниями и тп. Необходимо устранить первопричину.
В этом наилучшим помощником является именно РЕГРЕССИОННАЯ ТЕРАПИЯ, т. е. путешествие в глубинные слои памяти, в Бессознательное.
РЕГРЕССИОННАЯ ТЕРАПИЯ бывает 4-х видов:
Какой именно вид регрессионной терапии будет проходит решает регрессолог на предварительной встрече в зависимости от запроса клиента.
3-й вид: экскурсия в пространство Жизнь между жизнями. Это самое загадочное и волнующее пространство, когда после смерти человека душа отправляется именно сюда перед тем как снова инкарнироваться. Необходимость в таком путешествии применяется в случаях: поиска ответов на волнующие вопросы, за исцелением, в хроники Акаши за осознаниями и получением информации, встречей с Учителем и родственными душами. НО! Это обычно открывается не всем желающим, а зависит от готовности человека воспринять новые знания.
4-й вид: PROгрессия в БУДУЩЕЕ. Используется в сочетании с другими видами или отдельно для того, чтобы человек понял и осознал что необходимо начать изменять в своей текущей жизни уже сейчас, чтобы не случилось потом поздно. За ресурсами и знаниями.
Для чего используется регрессивный гипноз?
Главной задачей регрессивной терапии является излечение старых психологических травм, которые влияют на наше моральное и физическое состояние в настоящем.
Суть этой методики состоит в том, чтобы заново пережить кризисные и неудачные моменты в этой и других жизнях, но уже с позиции сегодняшнего дня с учетом сложившихся ситуаций и контекста жизни.
Опасен ли регрессионный гипноз?
Многих людей пугают такие понятия как «гипноз», «транс». Тем более если они не доверяют гипно-терапевту, они боятся оказаться не способными контролировать, как бы во власти чужого человека, не понимая процесса гипноза, они видят в этом что-то непонятное и мистическое.
Но по сути мы часто, сами того не замечая, погружаемся в легкий транс, при просмотре фильма, чтения книги или вождения автомобиля. Предаемся воспоминаниям и переживаниям, ведем внутренний диалог, до тех пор пока какой-то внешний раздражитель не возвращает нас в реальность.
Что это может дать Вам?
Работа с глубинной памятью помогает обрести новый смысл в жизни и понять себя! Писать можно много, лучше прийти и попробовать самим хотя бы раз!
Подводя итоги, можно сказать, что регрессионная терапия – это не только прошлые жизни, это метод психологической помощи, основанный на инструментах гипнотерапии, который позволяет с помощью трансового состояния решить проблемы (задачи) настоящей жизни.
Ограничением метода (помимо общепризнанных ограничений с физическим и психическим здоровьем), является только мировоззрение клиента. То есть этот метод подходит для тех, кто верит в эффективность трансового подхода и принимает тему реинкарнации.
Сколько длится сессия?
Обычно в среднем сессия по времени занимает 3 часа, но многое зависит от особенностей психики человека, наличия трансового навыка, гипнабельности и конечно навыков погружения в транс самого регрессолога. Иногда сессия может закончится не успев начаться, через 30 минут, а иногда и длиться 4-5 часов, но в среднем от 2 до 4ч.
Ситуативно не показан при:
5 видов регрессии и их свойства
Jan 16, 2019 · 5 min read
Линейная и логистическая регрессии обычно являются первыми видами регрессии, которые изучают в таких областях, как машинное обучение и наука о данных. Оба метода считаются эффективными, так как их легко понять и использовать. Однако, такая простота также имеет несколько недостатков, и во многих случаях лучше выбирать другую регрессионную модель. Существует множество видов регрессии, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки.
Мы познакомимся с 7 наиболее распростран е нными алгоритмами регрессии и опишем их свойства. Также мы узнаем, в каких ситуация и с какими видами данных лучше использовать тот или иной алгоритм. В конце мы расскажем о некоторых инструментах для построения регрессии и поможем лучше разобраться в регрессионных моделях в целом!
Линейная регрессия
Регрессия — это метод, используемый для моделирования и анализа отношений между переменными, а также для того, чтобы увидеть, как эти переменные вместе влияют на получение определенного результата. Линейная регрессия относится к такому виду регрессионной модели, который состоит из взаимосвязанных переменных. Начнем с простого. Парная (простая) линейная регрессия — это модель, позволяющая моделировать взаимосвязь между значениями одной входной независимой и одной выходной зависимой переменными с помощью линейной модели, например, прямой.
Более распространенной моделью является множественная линейная регрессия, которая предполагает установление линейной зависимости между множеством входных независимых и одной выходной зависимой переменных. Такая модель остается линейной по той причине, что выход является линейной комбинацией входных переменных. Мы можем построить модель множественной линейной регрессии следующим образом:
Y = a_1*X_1 + a_2*X_2 + a_3*X_3 ……. a_n*X_n + b
Несколько важных пунктов о линейной регрессии:
Полиномиальная регрессия
Для создания такой модели, которая подойдет для нелинейно разделяемых данных, можно использовать полиномиальную регрессию. В данном методе проводится кривая линия, зависимая от точек плоскости. В полиномиальной регрессии степень некоторых независимых переменных превышает 1. Например, получится что-то подобное:
Y = a_1*X_1 + (a_2)²*X_2 + (a_3)⁴*X_3 ……. a_n*X_n + b
У некоторых переменных есть степень, у других — нет. Также можно выбрать определенную степень для каждой переменной, но для этого необходимы определенные знания о том, как входные данные связаны с выходными. Сравните линейную и полиномиальную регрессии ниже.
Несколько важных пунктов о полиномиальной регрессии:
Гребневая (ридж) регрессия
В случае высокой коллинеарности переменных стандартная линейная и полиномиальная регрессии становятся неэффективными. Коллинеарность — это отношение независимых переменных, близкое к линейному. Наличие высокой коллинеарности можно определить несколькими путями:
Сначала можно посмотреть на функцию оптимизации стандартной линейной регрессии для лучшего понимания того, как может помочь гребневая регрессия:
Где X — это матрица переменных, w — веса, y — достоверные данные. Гребневая регрессия — это корректирующая мера для снижения коллинеарности среди предикторных переменных в регрессионной модели. Коллинеарность — это явление, в котором одна переменная во множественной регрессионной модели может быть предсказано линейно, исходя из остальных свойств со значительной степенью точности. Таким образом, из-за высокой корреляции переменных, конечная регрессионная модель сведена к минимальным пределам приближенного значения, то есть она обладает высокой дисперсией.
Гребневая регрессия добавляет небольшой фактор квадратичного смещения для уменьшения дисперсии:
Такой фактор смещения выводит коэффициенты переменных из строгих ограничений, вводя в модель небольшое смещение, но при этом значительно снижая дисперсию.
Несколько важных пунктов о гребневой регрессии:
Регрессия по методу «лассо»
В регрессии лассо, как и в гребневой, мы добавляем условие смещения в функцию оптимизации для того, чтобы уменьшить коллинеарность и, следовательно, дисперсию модели. Но вместо квадратичного смещения, мы используем смещение абсолютного значения:
Существует несколько различий между гребневой регрессией и лассо, которые восстанавливают различия в свойствах регуляризаций L2 и L1:
Регрессия «эластичная сеть»
Эластичная сеть — это гибрид методов регрессии лассо и гребневой регрессии. Она использует как L1, так и L2 регуляризации, учитывая эффективность обоих методов.
min || Xw — y ||² + z_1|| w || + z_2|| w ||²
Практическим преимуществом использования регрессии лассо и гребневой регрессии является то, что это позволяет эластичной сети наследовать некоторую стабильность гребневой регрессии при вращении.
Несколько важных пунктов о регрессии эластичной сети:
Вывод
Вот и все! 5 распространенных видов регрессии и их свойства. Все данные методы регуляризации регрессии (лассо, гребневая и эластичной сети) хорошо функционирует при высокой размерности и мультиколлинеарности среди переменных в наборе данных.
Что такое регрессионный анализ?
Регрессионный анализ — это набор статистических методов оценки отношений между переменными. Его можно использовать для оценки степени взаимосвязи между переменными и для моделирования будущей зависимости. По сути, регрессионные методы показывают, как по изменениям «независимых переменных» можно зафиксировать изменение «зависимой переменной».
Зависимую переменную в бизнесе называют предиктором (характеристика, за изменением которой наблюдают). Это может быть уровень продаж, риски, ценообразование, производительность и так далее. Независимые переменные — те, которые могут объяснять поведение выше приведенных факторов (время года, покупательная способность населения, место продаж и многое другое).Регрессионный анализ включает несколько моделей. Наиболее распространенные из них: линейная, мультилинейная (или множественная линейная) и нелинейная.
Как видно из названий, модели отличаются типом зависимости переменных: линейная описывается линейной функцией; мультилинейная также представляет линейную функцию, но в нее входит больше параметров (независимых переменных); нелинейная модель — та, в которой экспериментальные данные характеризуются функцией, являющейся нелинейной (показательной, логарифмической, тригонометрической и так далее).
Чаще всего используются простые линейные и мультилинейные модели.
Регрессионный анализ предлагает множество приложений в различных дисциплинах, включая финансы.
Рассмотрим поподробнее принципы построения и адаптации результатов метода.
Линейный регрессионный анализ основан на шести фундаментальных предположениях:
Простая линейная модель выражается с помощью следующего уравнения:
Регрессия в психологической практике – польза или вред?
Как происходит развитие? Что подразумевается под этим? В психологической и психотерапевтической практике, в психоаналитической работе с клиентом развитие мы можем понимать, как часть процесса излечения и решения проблем, без которого желаемое исцеление и решение проблем не могут состояться.
И в динамике сложного процесса исцеления мы сталкиваемся с таким явлением как защитные механизмы психики, цель которых состоит в том, чтобы избежать соприкосновения с нежелательными представлениями и переживаниями, болезненными для психики, которые могут актуализироваться в процессе нашей работы с клиентом.
В данной статье мы обсуждаем такой универсальный защитный механизм психики как регрессия, границы этого понятия, и сопоставляем его с описанной Мелани Кляйн концепцией движения между параноидно-шизоидной и депрессивной позиций, описывающей процесс развития.
Регрессия как защитный механизм психики
Регрессия – универсальный психический процесс движения от уже достигнутого к прежним, более ранним формам функционирования и организации. Человек, пытаясь защититься от тревоги и конфликтов, бессознательно прибегает к менее зрелым и адекватным формам поведения и реагирования, которые субъективно кажутся ему безопасными и дающими защиту.
Практически для всех людей в напряженные моменты жизни характерно стремление «утешить» себя получением каких-либо удовольствий. В определенной мере – это нормальная защитная реакция на стресс, способствующая уменьшению общего напряжения в психике и в организме в целом. Сам процесс сна, видения сновидений, ритуал ухода в сон – является проявлением адаптивных регрессивных состояний.
Психическая и физическая усталость способствуют процессу регрессии. Мы возвращаемся к привычкам, характерным для более ранних этапов развития. Чувствуем усталость, голод, раздражительность по мелочам, можем ощущать слабость и недомогание, даже заболеть. Все эти реакции и проявления могут быть проявлением регрессивных состояний.
«Регрессия – это понятие, которое часто используется в психоанализе и современной психологии; обычно оно означает возврат к предыдущим формам развития мысли, объектных отношений, структуры поведения» (Лапланш, Понталис).
Фрейд рассматривал регрессию как форму возврата психического функционирования человека к функционированию, характерному для более ранних этапов развития индивида. Следует отметить, что саму патологию, от которой страдал клиент, Фрейд рассматривал как своего рода регрессию к так называемым ранним точкам фиксации.
Фрейд наблюдал различные типы регрессии, которые не совпадают друг с другом:
Топическую, обусловленную функционированием психического аппарата, сменой психических систем, через которые движется возбуждение (как, например, в сновидении).
Формальную, заменяющую обычные способы выражения и образного представления более примитивными (переход к менее сложным и структурно упорядоченным способам выражения и поведения).
Временную, при которой вновь вступают в действие прежние способы психической организации, возврат к уже пройденным этапам или фазам развития. Временную регрессию Фрейд, в свою очередь, разделял на регрессию по отношению к объекту, регрессию по отношению к либидинальной стадии и регрессию по отношению к эволюции Я (самоотождествление).
Следует отметить, что в целом эти формы регрессии по своей сути едины, и все эти процессы могут происходить одновременно. Но в каждый отдельный момент фокус нашего внимания или главный акцент может оказаться на чем-то одном. Но при этом мы понимаем, что этапы развития, более ранние по времени являются одновременно и более простыми по форме и структуре, и располагаются в топически соответствующих для этих восприятий психических структурах.
Итак, согласно Фрейду, регрессия представляет собой возврат к более раннему паттерну объектных отношений, к более примитивному эмоциональному выражению, а также к более простому стилю умственной деятельности, которое ближе непосредственно к восприятию, чем к мышлению.
Для регрессивных состояний характерно более примитивное эмоциональное выражение, способы поведения и выражения становятся менее упорядоченными и организованными, формы мышления и объектных отношений также возвращаются к предшествующим более ранним моделям. Говоря о регрессии, Фрейд писал: «Первичные состояния всегда могут возникнуть вновь. Первичная психика в собственном смысле слова неуничтожима».
При этом мы понимаем процесс развития как некое движение, имеющее очень сложную траекторию, и этот процесс не может происходить линейно, поступательно и последовательно, периодически мы можем наблюдать колебания и скачки, откаты назад, то продвижение вперед.
Подобные регрессивные скачки и колебания мы наблюдаем также и в ходе психотерапии и психоанализа. О каких именно скачках и колебаниях может идти речь? В этом нам поможет разобраться рассмотрение того, как концепт регрессии развивался в теоретических разработках психоаналитиков.
Судьбы регрессии в психоанализе
Что же происходит с концептом регрессия в психоанализе. Мы можем в общих чертах проследить его дальнейшую теоретическую судьбу.
Ряд авторов, исходя из опыта клинической практики, видели регрессию как необходимую и полезную часть продвижения в работе с пациентом.
Эрнст Крис одним из первых поднял важную тему о полезности регрессии в психоаналитической ситуации, обосновывая взгляд, что регрессия находится на службе Эго.
Дональд Винникотт также придерживался взгляда на регрессию как на полезный феномен. Полезную регрессию Винникотт назвал организованной регрессией. «Организованную регрессию иногда путают с патологическим уходом и защитными расщеплениями различного типа. Эти состояния имеют отношение к регрессии в том смысле, что они являются защитными организациями» (Винникотт).
Организованный тип регрессии, согласно Винникотту, противоположен уходу в защитные организации, т.к. организованная регрессия дает шанс разблокировать некую застывшую ситуацию во внутреннем мире пациента.
Майкл Балинт в свою очередь говорил о важности регрессии ради признания. Согласно Балинту, в оптимальном варианте в психоаналитическом процессе регрессия должна произойти на стадию, предшествующую получению травмы. Если эта стадия достигается пациентом, вступает «новое начало», когда может быть заново начато и пройдено новое развитие личности. Для того, чтобы это произошло, Балинт считал важным создать такие условия для пациента в психоаналитическом пространстве, в которых пациент мог бы регрессировать все глубже, тем самым приоткрывая глубины своего Я, свои базовые потребности, не страшась осуждения или отвержения со стороны аналитика.
Герберт Розенфельд говорил о частичном отыгрывании как необходимой части всякого анализа, что также предполагает важность и полезность регрессии в психоаналитическом процессе.
Но, естественно, что мнения в психоаналитическом мире в отношении регрессии разделяются, есть и совсем иной взгляд на регрессивные феномены в психоаналитическом процессе, который рассматривает регрессию как негативное и гораздо более опасное явление, чем это представлено в работах вышеперечисленных авторов. В частности, тот же Балинт говорил о возможности злокачественного процесса в ходе масштабной регрессии.
Мелани Кляйн ввела концепцию депрессивной позиции, в дальнейшем параноидно-шизоидной позиции, а впоследствии описала внутренние связи и возможные переходы между ними, что позже выросло в теорию психологического развития и возможных патологий, связанных с этим процессом.
Концепция депрессивной и параноидно-шизоидной позиции позволяет нам глубже понимать и исследовать как регрессивные процессы и защиты в ходе анализа, так и процессы, ведущие к позитивным сдвигам, изменениям и развитию.
Кляйн описывала переходы к параноидно-шизоидной позиции как защиту от депрессивной позиции, как регрессию с депрессивной позиции, а также как часть процесса развития. Таким образом, в свете концепции Кляйн, регрессия представляет собой переход, обратное движение от депрессивной позиции к параноидно-шизоидной. Кляйн видела в регрессии нежелательный процесс, который не ведет к развитию.
Психическое убежище – своего рода аутистический анклав, укрытие, в котором пациент прячется от невыносимой боли и тревог, связанных с эмоциональным контактом с аналитиком. «Иногда можно наблюдать, как с большой осторожностью они появляются, подобно тому как улитка высовывается из своей раковины и как она снова прячется, если контакт приводит к боли и тревоге» (Стайнер).
Модель Рональда Бриттона рассматривает регрессию как нежелательный феномен в ходе психоаналитического процесса. Он предлагает обозначать термином «регрессия» отступление в патологическую организацию, которое повторяет прошлое и избегает будущего, например, негативно-терапевтическая реакция.
Бриттон делает важный акцент на различении движения к позитивному психическому развитию, вызывающего смятение у пациента, и патологической регрессии. Когда в анализе есть поступательное движение, ведущее к прогрессу, даже если при этом пациент находится в смятенном состоянии, при котором активизируется вытесненный психический материал и утрачивается ранее достигнутая психическая организация и связное функционирование, тем не менее, мы не можем называть это состояние регрессией, по мнению Бриттона.
Бриттон подчеркивал нормальность движения от депрессивной на пост-депрессивную параноидно-шизоидную позицию. Термином регрессия он предлагает называть как процессы перехода от нормальной пост-депрессивной позиции на параноидно-шизоидную, но также и на квази-депрессивную – патологическую депрессивную позицию (так называемая патологическая организация).
Уилфред Бион не использовал термин регрессия в своем творчестве. Бион говорил о том, что защитная организация, «застывшая ситуация» (которую, как предполагали некоторые аналитики, призвана растопить регрессия), представляет собой патологическую организацию, актуальную в текущий момент для пациента. В этом смысле, как предполагает Бион, пациент уже регрессировал, поэтому регрессия не может представлять собой новые возможности для прогрессивного движения и развития.
Итак, мы видим, что в психоаналитической мысли под феноменом регрессии зачастую понимаются совершенно различные процессы. И обсуждая этот феномен в анализе, его полезность или нежелательность, мы сталкиваемся с проблематикой существования разных аспектов функционирования этого понятия и необходимости определения границ его использования.
Концепция Мелани Кляйн о параноидно-шизоидной и депрессивной позиции с переходами между ними позволяет нам наблюдать, дифференцировать и описывать эти разные процессы, которые неоправданно зачастую объединяются единым термином «регрессия».
Обратные движения от депрессивной позиции, для которой характерно ощущение психического порядка, к параноидно-шизоидной позиции, где достигнутый ранее порядок утрачивается, – такие переходы могут быть как формой регрессии, возвратом прошлого, активизацией патологической организации, проявлением негативно-терапевтической реакции.
Но эти же движения от депрессивной к параноидно-шизоидному функционированию не всегда регрессивны, они могут быть и возвратом в так называемую нормальную параноидно-шизоидную позицию с характерной для нее утратой определенности и связной системы убеждений, необходимых для возможности дальнейшего развития в объектных отношениях, когнитивного и эмоционального развития, развития моральной сферы. Мы ведь понимаем, что нормальное развитие не является автоматическим, когда само собой что-то происходит, должно прийти творческое решение, которое и приходит на параноидно-шизоидной волне.
Т.е. есть процесс исцеления, который производит впечатление болезни, а есть крайне болезненные состояния, связанные с патологическими организациями личности, которые на внешнем уровне демонстрируют себя как «правильность и здоровье». С подобным парадоксом сталкивается каждый аналитик.
Концепция депрессивной позиции Мелани Кляйн описывает дальнейший переход от нормальной параноидно-шизоидной позиции к достижению новой депрессивной позиции, и связанную с ним проработку депрессивной позиции, что дает возможность смягчения ненависти любовью, возможность репарации деструктивных побуждений, позволяет развиваться символическому мышлению (Ханна Сигал).
«Защитное состояние напоминает депрессивную позицию своей связностью, режимом самопонимания и нравственной добродетельности, но отличается отсутствием страдания и чувства утраты» (Рональд Бриттон).
Мы видим, что у разных авторов под термином «регрессия» описываются как процессы, ведущие к развитию, так и процессы, связанные с патологическим возвратом к защитным организациям. Поэтому, используя этот термин, для нас важно обращать внимание на то, что за ним стоит, с чем мы сталкиваемся – речь идет о злокачественном процессе или, напротив, нормальном и желательном ходе аналитического погружения и связанного с ним размывания устоявшихся, уже мешающих дальнейшему развитию структур и представлений пациента.
Что такое регрессионный анализ?
БИЗНЕС-АНАЛИТИК (DATA ANALYST)
Научитесь выстраивать процессы для роста бизнеса и увеличения прибыли.
Регрессионный анализ — это набор статистических методов оценки отношений между переменными. Его можно использовать для оценки степени взаимосвязи между переменными и для моделирования будущей зависимости. По сути, регрессионные методы показывают, как по изменениям «независимых переменных» можно зафиксировать изменение «зависимой переменной».
Зависимую переменную в бизнесе называют предиктором (характеристика, за изменением которой наблюдают). Это может быть уровень продаж, риски, ценообразование, производительность и так далее. Независимые переменные — те, которые могут объяснять поведение выше приведенных факторов (время года, покупательная способность населения, место продаж и многое другое).
Регрессионный анализ включает несколько моделей. Наиболее распространенные из них: линейная, мультилинейная (или множественная линейная) и нелинейная.
Как видно из названий, модели отличаются типом зависимости переменных: линейная описывается линейной функцией; мультилинейная также представляет линейную функцию, но в нее входит больше параметров (независимых переменных); нелинейная модель — та, в которой экспериментальные данные характеризуются функцией, являющейся нелинейной (показательной, логарифмической, тригонометрической и так далее).
Чаще всего используются простые линейные и мультилинейные модели.
Регрессионный анализ предлагает множество приложений в различных дисциплинах, включая финансы. Кстати, регрессионный анализ можно проводить с помощью языка R. Сделать первые шаги в освоении этого языка поможет наш открытый курс « Аналитика с SQL и R ».
Рассмотрим поподробнее принципы построения и адаптации результатов метода.
Предположения линейной модели
Линейный регрессионный анализ основан на шести фундаментальных предположениях:
Построение простой линейной регрессии
Простая линейная модель выражается с помощью следующего уравнения:
Y = a + bX
a и b называют коэффициентами линейной регрессии. В их нахождении и заключается основная задача.
Если в нашей задаче присутствуют несколько факторов: x1, x2, x3, от которых, мы полагаем, зависит y, то нужно использовать множественную регрессию, описываемую уравнением:
Существует много способов определить коэффициенты a и b. Но самым простым и надежным является метод наименьших квадратов (можно научно доказать, что это лучший способ).
Идея метода: мы имеем значения y – числовой ряд или набор данных. Необходимо построить функцию регрессии Y=a + bX так, чтобы выражение (Y – y) 2 было минимальным. (Y – y) 2 – ошибка, которую мы хотим минимизировать. Минимизируется функционал благодаря подбору коэффициентов a и b.
Ключевым фактором применения любой статистической модели является правильное понимание предметной области и ее бизнес-приложения.
Линейная регрессия — это довольно простой, но мощный инструмент, который может существенно облегчить работу аналитика при изучении поведения потребителей; факторов, влияющих на производительность и окупаемость; улучшит понимание бизнес процессов в целом.
Примеры использования линейной регрессии
Прогнозирование показателей
Данную модель можно использовать для обнаружения тенденций и составления прогнозов. Предположим, продажи компании росли на протяжении двух лет. Путем проведения линейного анализа данных о ежемесячных продажах компания могла бы спрогнозировать продажи в будущие месяцы.
Оценка эффективности маркетинга
Линейная регрессия также может использоваться для оценки эффективности маркетинга, рекламных кампаний и ценообразования. Чтобы компания «XYZ» оценила качественную отдачу от средств, потраченных на маркетинг определенного бренда, достаточно построить график линейной регрессии и посмотреть, как связаны затраты с прибылью.
Прелесть линейной регрессии в том, что она позволяет улавливать отдельные воздействия каждой маркетинговой кампании, а также контролировать факторы, которые могут повлиять на продажи.
В реальных сценариях обычно существует несколько рекламных кампаний, которые проводятся в один и тот же период времени. Предположим, что две кампании запускаются на телевидении и радио параллельно. Построенная модель может уловить как изолированное, так и комбинированное влияние одновременного показа этой рекламы.
Оценка риска
Модель линейной регрессии хорошо работает для расчета рисков в сфере финансов или страхования. К примеру, компания по страхованию автомобилей может построить линейную регрессию, чтобы составить таблицу выплат по страховке, используя отношение прогнозируемых исков к заявленной страховой стоимости. Основными факторами в такой ситуации являются характеристики автомобиля, данные о водителе или демографическая информация. Результаты такого анализа помогут в принятии важных деловых решений.
Обнаружение важных факторов
В индустрии кредитования финансовая компания заинтересована в минимизации рисков. Поэтому ей важно понять пять основных факторов, вызывающих неплатежеспособность клиента. На основе результатов регрессионного анализа компания могла бы выявить эти факторы и определить варианты EMI (Equated Monthly Installment – фиксированный платеж, произведенный заемщиком кредитору в течение оговоренного срока), чтобы минимизировать дефолт среди сомнительных клиентов.
Ценообразование активов
Еще модель линейной регрессии находит свое применение в ценообразовании активов. «Модель оценки долгосрочных активов» описывает связь между ожидаемой доходностью и риском инвестирования в ценную бумагу. Это помогает инвесторам оценивать целесообразность инвестиций и доходность их портфеля.
Вывод
Несмотря на то, что линейная регрессия имеет довольно жесткие ограничения, поскольку она может работать только тогда, когда зависимая переменная имеет непрерывный характер и имеется линейная зависимость между переменными, модель является самым известным методом анализа и прогнозирования.
Мы привели самые популярные примеры использования данной модели в бизнесе и финансах. Естественно, чтобы глубоко понять, как его использовать в той или иной ситуации, нужно погрузиться в метод поподробнее – самостоятельно «пощупать» все его слабые и сильные стороны; посмотреть, как модель ведет себя на уникальных данных и так далее. Это очень интересный и важный процесс – именно поэтому индустрия Data Science сейчас находится на таком подъеме!
Автор: Алексанян Андрон, эксперт SF Education
БИЗНЕС-АНАЛИТИК (DATA ANALYST)
Научитесь выстраивать процессы для роста бизнеса и увеличения прибыли.