Статистиката може да ни помогне да разделим човешкото поведение на математически взаимоотношения и да ни помогне да предвидим бъдещото поведение. В икономиката и бизнеса функциите на търсенето могат да се използват, за да се предскаже цената и успехът на стоките в бъдеще. За получаване на функцията за търсене се използва многократен регресионен анализ. Това може да бъде направено на специални статистически пакети или на програми за електронни таблици, които често имат незадължителни статистически пакети.
Съберете данните си. Трябва да включите променлива, която представлява търсенето (цената), както и да създавате списък с променливи, които определят търсенето; примери могат да бъдат намерени в стандартните учебници по икономика. Трябва да имате достъп до количествени данни за тези променливи. Един вид променлива е цената на заместващите или допълващите стоки. Като пример за производител на царевични люспи, заместител на тяхното добро е люспите от трици. Допълнението към царевичните люспи е мляко. Друг важен фактор е доходът на потребителите.
Организирайте данните си във вертикални колони в електронна таблица. В нашия пример можем да имаме цената на корнфлейкс в последователни месеци в продължение на две години в най-лявата колона (зависимата променлива). Следващата колона може да бъде цената на люспи от трици на всяка дата, последвана от цената на млякото, доходите на потребителите, фиктивната променлива за износа и т.н. Всеки ред съдържа всички променливи за дадена дата.
Изтеглете и инсталирайте статистически пакет за вашия софтуер за електронни таблици. За Microsoft Excel това е “Data Analysis ToolPak”. Алтернативно, използвайте специализиран статистически пакет като “Eviews”.
Изберете опцията за регресия в софтуерния пакет. В Excel изберете „Анализ на данни“ под „Инструменти“ и изберете опцията за множествена регресия.
Въведете данните за зависимата променлива (Y) и независимите променливи (X). В нашия пример цената е зависимата променлива, в най-лявата колона, а цената на люспите от трици, млякото и доходите на потребителите са независимите променливи.
Стартирайте регресията. Това трябва да ви даде коефициентите или параметрите на вашата функция за търсене. В нашия пример първият коефициент ще бъде число, което да определи въздействието на цената на люспите от трици върху цената на корнфлейкс. Следващият коефициент ще бъде за мляко и така нататък. Включете само тези, които са статистически значими. Трябва да решите на вашето ниво на значимост, независимо дали е на ниво от 10%, на ниво от 5% или на 1%. Значението се дава от стойността "P", дадена заедно с коефициента, където P = 0.01 за 1% ниво на значимост.
Запишете функцията си за търсене във формата: Y = b1x1 + b2x2 + b3x3, където Y е зависимата променлива (цена, използвана за представяне на търсенето), X1, X2 и X3 са независимите променливи (цена на царевичните люспи и др.) и b1, b2 и b3 са коефициентите или параметрите на вашето уравнение.
