COMO PROJETAR VENDAS COM REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA
Muitas vezes buscamos uma forma mais técnica para projetar a receita de vendas através de modelos estatísticos mais adequados.
Se a empresa entende que exista uma alta correlação entre o aumento de receita das vendas com os gastos com propaganda e também o incentivo através de comissão de vendas, estaremos então diante de uma Regressão Linear Múltipla, pois a Receita de Vendas é influenciada por mais de uma variável "controlada" .
Nesse caso é possível utilizar tanto a função PROJ.LIN (que pode dar informações estatísticas mais detalhadas) ou mesmo a função TENDÊNCIA (que é utilizada quanto já tenho certeza do auto grau de correlação entre as variáveis).
Vejamos então como projetar a receita de vendas para esse mês, tendo como correlação duas variáveis que, a princípio, influenciam no resultado de receita de vendas, que, através da estimativas são determinadas pelos gastos com propaganda e também pela comissão de vendas.
A tabela seguinte será a referência para a planilha definitiva do nosso exemplo de hoje:
Informações
A tabela acima demonstra a evolução das receitas de uma empresa ao longo dos últimos 20 meses;
A evolução anual das receitas apresenta uma relação razoável com a evolução dos Gastos com Propaganda e Comissão de Vendas simultaneamente;
Isso pode caracterizar uma alta relação entre as variáveis dependentes (Vendas (Y)) e as variáveis independentes (Gastos com Propaganda (M1) e Comissão de Vendas (M2)) que devemos confirmar através da correlação do r2, que pode ser calculado através da expansão da função matricial doPROJ.LIN e também da função TENDÊNCIA do Excel para determinar esse grau de correlação.
Nesse caso temos um problema que envolve a regressão linear múltipla, pois vendas estão relacionadas com duas variáveis, que nesse caso são Gastos com Propaganda e Comissão de Vendas. Se fosse relacionada a mais apenas uma variável, essa seria considerada como regressão linear simples.
Não aconselhamos que a variável dependente (X1) seja incluída na tabela como percentual, pois nesse caso o valor da fórmula retornará como incorreta. Aconselhamos que transforme em número absoluto, conforme demonstrado na coluna D da tabela.
Nesse caso é possível utilizar tanto a função PROJ.LIN (que pode dar informações estatísticas mais detalhadas) ou mesmo a função TENDÊNCIA (que é utilizada quando já tenho certeza do auto grau de correlação).
Importante: Quanto maior for a série histórica, melhor será a qualidade da reta de projetada.
O que fazer?
- Se a empresa precisa projetar a receita de vendas de uma forma estatística mais técnica;
- Se a empresa entende que exista uma alta correlação entre o aumento das vendas, os gastos com propaganda e o incentivo através de comissão de vendas;
Problema
- Como projetar a receita de vendas para esse mês, tendo como correlação duas variáveis que, a princípio, influenciam no resultado do aumento de receita de vendas, que, segundo estimativas, deveremos determinar os gastos com propaganda nem $95 mil e comissão de vendas em 2,5%?
Solução
A tabela acima demonstra a evolução das receitas de uma empresa ao longo dos últimos 20 meses;
A evolução anual das receitas apresenta uma relação razoável com a evolução dos Gastos com Propaganda e Comissão de Vendas simultaneamente;
Isso pode caracterizar uma alta relação entre as variáveis dependentes (Vendas (Y)) e as variáveis independentes (Gastos com Propaganda (M1) e Comissão de Vendas (M2)) que devemos confirmar através da correlação do r2, que pode ser calculado através da expansão da função matricial doPROJ.LIN e também da função TENDÊNCIA do Excel para determinar esse grau de correlação.
Nesse caso temos um problema que envolve a regressão linear múltipla, pois vendas estão relacionadas com duas variáveis, que nesse caso são Gastos com Propaganda e Comissão de Vendas. Se fosse relacionada a mais apenas uma variável, essa seria considerada como regressão linear simples.
Não aconselhamos que a variável dependente (X1) seja incluída na tabela como percentual, pois nesse caso o valor da fórmula retornará como incorreta. Aconselhamos que transforme em número absoluto, conforme demonstrado na coluna D da tabela.
Nesse caso é possível utilizar tanto a função PROJ.LIN (que pode dar informações estatísticas mais detalhadas) ou mesmo a função TENDÊNCIA (que é utilizada quando já tenho certeza do auto grau de correlação).
Importante: Quanto maior for a série histórica, melhor será a qualidade da reta de projetada.
- Se a empresa precisa projetar a receita de vendas de uma forma estatística mais técnica;
- Se a empresa entende que exista uma alta correlação entre o aumento das vendas, os gastos com propaganda e o incentivo através de comissão de vendas;
Problema
- Como projetar a receita de vendas para esse mês, tendo como correlação duas variáveis que, a princípio, influenciam no resultado do aumento de receita de vendas, que, segundo estimativas, deveremos determinar os gastos com propaganda nem $95 mil e comissão de vendas em 2,5%?
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