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Analyser les tendances des revenus - Régression

Il est parfois difficile de repérer des écarts en ne faisant qu'examiner les données. Un outil un peu plus poussé pour détecter des changements dans les données est l'analyse de régression. Dans cet exercice, vous utiliserez une analyse de régression pour déterminer si la tendance des revenus s'est modifiée entre la période historique et la période de projection. Une variable de décalage statistiquement significative n'indique pas nécessairement de mauvaises projections, mais elle nous signale qu'il pourrait être pertinent d'approfondir pour trouver une justification au changement de tendance. Pour cet exercice, la trame de données rev_all, déjà en mémoire, contient les revenus historiques (8 premières années) et les revenus projetés (5 dernières années) sous le nom de variable rev_proj.

Remarque : un seuil typique de signification statistique est une valeur p de la variable de tendance inférieure ou égale à 0,10.

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Évaluation des actions dans R

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Instructions de l’exercice

  • Créez une variable trend pour les revenus historiques et projetés.
  • Créez une variable de décalage de tendance shift qui identifie la période de projection.
  • Faites une régression des projections de revenus (rev_proj) sur les variables trend et shift, en utilisant les données rev_all.
  • Affichez le sommaire de reg.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a trend variable
rev_all$trend <- ___

# Create shift variable
rev_all$shift <- ___

# Run regression
reg <- lm(___)

# Print regression summary
___
Modifier et exécuter le code