我想知道如何处理或建模这个问题。我有 7 个 KPI(其中 3 个相互依赖)和一个主要 KPI(总共 8 个 KPI)。我想了解这 7 个 KPI 对主要 KPI 的影响。
最终目标是声明,如果您将 KPI_1 变化 xx.xx %,main_KPI 将变化 yy.yy%。我可以用线性回归建模,找到系数还是有更好的方法?
我想知道如何处理或建模这个问题。我有 7 个 KPI(其中 3 个相互依赖)和一个主要 KPI(总共 8 个 KPI)。我想了解这 7 个 KPI 对主要 KPI 的影响。
最终目标是声明,如果您将 KPI_1 变化 xx.xx %,main_KPI 将变化 yy.yy%。我可以用线性回归建模,找到系数还是有更好的方法?
在线性回归模型(又名 OLS)中,您可以将估计系数解释为使用自然和进行对数转换的情况下的百分比变化(参见这篇文章“依赖/响应变量和独立/预测变量(s)是对数转换的”或另见这篇文章)。
对于像这样的模型:
解释是:“如果变化 1%,平均变化 %”。这也适用于多变量设置(具有多个)。