COMO PROJETAR VENDAS COM REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA

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 do PROJ.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

• Para que possamos ter acesso às informações que nos permitirão montar a planilha e obter as respostas para nosso problemas, clique : Baixar planilha

COMO PROJETAR VENDAS COM REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA

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 do PROJ.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

Para que possamos ter acesso às informações que nos permitirão montar a planilha e obter as respostas para nosso problemas, clique :  Baixar planilha

COMO PROJETAR VENDAS COM REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA

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 do PROJ.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%? 

• Para que possamos ter acesso às informações que nos permitirão montar a planilha e obter as respostas para nosso problemas, clique : Baixar planilha

COMO PROJETAR VENDAS COM REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA

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

• Para que possamos ter acesso às informações que nos permitirão montar a planilha e obter as respostas para nosso problemas, clique :Baixar planilha

Boa Sorte