Primjena multiple linearne regresije u poslovnoj analitici

master's thesis

• Title (english): Application of multiple linear regression in business analytics
• Author: Tea Hojsak
• Mentor: Petra Žugec (mentor); MBZ: 319436
• Committee member: Diana Šimić (član povjerenstva); MBZ: 125756
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Organization and Informatics; (Department of Quantitative Methods); Varaždin
• Defense date and country: 2024-09-24, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences; Organization and Informatics

Abstract

Multipla linearna regresija statistička je metoda koja omogućava analizu i modeliranje odnosa između jedne zavisne varijable i više nezavisnih varijabli. Ova se metoda koristi za predviđanje i objašnjavanje kako različiti čimbenici utječu na zavisnu varijablu te omogućava stručnjacima da analiziraju kompleksne situacije u kojima su faktori međusobno povezani i da bolje razumiju kako različite varijable zajednički utječu na ishod. Multipla linearna regresija je široko korištena u različitim područjima ljudskog djelovanja, uključujući ekonomiju te društvene i prirodne znanosti, za donošenje informiranih odluka na temelju podataka.
Cilj ovog diplomskog rada jest istražiti primjenu multiple linearne regresije kao ključne statističke metode za analizu i predikciju odnosa među varijablama. U istraživačkom je dijelu rada prvo razvijen puni model za predikciju varijable „SalesPrice“ odnosno prodajne cijene nekretnina koji obuhvaća sve relevantne prediktore, a zatim je konstruiran model s dva ključna prediktora, „SqFeet“ odnosno površine nekretnine i „Year“ odnosno starosti nekretnine, kako bi se detaljnije proučio njihov pojedinačni utjecaj. U konstrukciji su modela korišteni dijagnostički testovi kojima je provedena procjena kvalitete modela te vizualizacija rezultata analize i modeliranja pomoću grafičkih prikaza koji su pomogli u boljem razumijevanju odnosa među varijablama i karakteristika modela. Rezultati su pokazali da sve pretpostavke modela nisu bile u potpunosti zadovoljene, osobito u pogledu linearne povezanosti i homoskedastičnosti. Unatoč tome, pretpostavke o normalnoj distribuciji reziduala i odsustvu značajne multikolinearnosti bile su zadovoljene, što je omogućilo djelomično pouzdane rezultate. Također, istraživanje je pokazalo da površina i starost nekretnine imaju značajan utjecaj na prodajnu cijenu potvrđujući njihovu važnost u procjenama na tržištu nekretnina.
U konačnici, može se zaključiti kako ovaj rad doprinosi kvalitetnijem razumijevanju primjene statističkih metoda u poslovnoj analitici, naglašavajući važnost pažljive evaluacije modela u svrhu donošenja informiranih i točnih odluka u segmentu prodaje nekretnina.

• Keywords: r; predikcija; multipla linearna regresija
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:898728
• Study programme: Title: Economics of Entrepreneurship; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra ekonomike poduzetništva (magistar/magistra ekonomike poduzetništva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Access restricted to authenticated users
• Created on: 2024-09-30 04:08:41