Diferența dintre regresie și corelație

Regresie vs. corelare

În statistici, determinarea relației dintre două variabile aleatorii este importantă. Oferă posibilitatea de a face predicții despre o variabilă relativă față de altele. Analiza și corelația de regresie sunt aplicate în prognozele meteo, în comportamentul pieței financiare, în stabilirea relațiilor fizice prin experimente și în scenarii mult mai reale.

Ce este Regresia?

Regresia este o metodă statistică folosită pentru a desena relația dintre două variabile. Adesea, atunci când se colectează date, pot exista variabile care depind de ceilalți. Relația exactă dintre aceste variabile poate fi stabilită numai prin metodele de regresie. Determinarea acestei relații ajută la înțelegerea și prezicerea comportamentului unei variabile față de cealaltă.

Cea mai obișnuită aplicație a analizei de regresie este de a estima valoarea variabilei dependente pentru o anumită valoare sau interval de valori ale variabilelor independente. De exemplu, folosind regresia, putem stabili relația dintre prețul materiilor prime și consum, pe baza datelor colectate dintr-o probă aleatorie. Analiza de regresie produce funcția de regresie a unui set de date, care este un model matematic care se potrivește cel mai bine datelor disponibile. Acest lucru poate fi ușor reprezentat de un complot împrăștiat. Din punct de vedere grafic, regresia este echivalentă cu găsirea celei mai bune curbe de montare pentru setul de date dat. Funcția curbei este funcția de regresie. Utilizând modelul matematic, cererea unei mărfi poate fi prezisă pentru un anumit preț.

Prin urmare, analiza de regresie este utilizată pe scară largă în predicție și prognoză. De asemenea, este folosit pentru a stabili relații în datele experimentale, în domeniile fizicii, chimiei și a numeroaselor științe naturale și discipline inginerești. Dacă relația sau funcția de regresie este o funcție liniară, atunci procesul este cunoscut ca o regresie liniară. În complotul împrăștiat, acesta poate fi reprezentat ca o linie dreaptă. Dacă funcția nu este o combinație liniară a parametrilor, atunci regresia este neliniară.

Ce este corelația?

Corelația este o măsură a forței relației dintre două variabile. Coeficientul de corelație cuantifică gradul de variație într-o variabilă bazat pe schimbarea celeilalte variabile. În statistici, corelația este legată de conceptul de dependență, care este relația statistică dintre două variabile.

Coeficientul de corelație Pearsons sau doar coeficientul de corelație r este o valoare între -1 și 1 (-1≤r≤ + 1). Acesta este cel mai frecvent utilizat coeficient de corelație și valabil numai pentru o relație liniară între variabile. Dacă r = 0, nu există nici o relație și dacă r≥0, relația este direct proporțională; adică valoarea unei variabile crește cu creșterea celeilalte. Dacă r≤0, relația este invers proporțională; adică o variabilă scade, pe măsură ce cealaltă crește.

Din cauza condiției de liniaritate, coeficientul de corelație r poate fi, de asemenea, utilizat pentru a stabili prezența unei relații liniare între variabile.

Care este diferența dintre Regresie și Corelație?

Regresia dă forma relației dintre două variabile aleatorii, iar corelația dă gradul de rezistență al relației.

Analiza de regresie produce o funcție de regresie care ajută la extrapolarea și prezicerea rezultatelor, în timp ce corelația poate furniza doar informații în ce direcție se poate schimba.

Modelele de regresie liniară mai precise sunt date de analiză, dacă coeficientul de corelare este mai mare. (| R | ≥0.8)