Разница между регрессией и корреляцией

Регрессия против корреляции

В статистике важно определить связь между двумя случайными величинами. Это дает возможность делать прогнозы относительно одной переменной относительно других. Регрессионный анализ и корреляция применяются в прогнозах погоды, поведении на финансовом рынке, установлении физических взаимосвязей с помощью экспериментов и в гораздо более реальных сценариях..

Что такое регрессия?

Регрессия - это статистический метод, используемый для установления связи между двумя переменными. Часто при сборе данных могут быть переменные, которые зависят от других. Точная связь между этими переменными может быть установлена ​​только методами регрессии. Определение этой взаимосвязи помогает понять и предсказать поведение одной переменной к другой.

Наиболее распространенным применением регрессионного анализа является оценка значения зависимой переменной для заданного значения или диапазона значений независимых переменных. Например, используя регрессию, мы можем установить связь между ценой товара и потреблением, основываясь на данных, собранных из случайной выборки. Регрессионный анализ создает функцию регрессии набора данных, которая представляет собой математическую модель, которая наилучшим образом соответствует имеющимся данным. Это можно легко представить с помощью точечной диаграммы. Графически регрессия эквивалентна поиску наилучшей кривой соответствия для набора данных. Функция кривой является функцией регрессии. Используя математическую модель, можно прогнозировать спрос товара по заданной цене..

Поэтому регрессионный анализ широко используется при прогнозировании и прогнозировании. Он также используется для установления взаимосвязей в экспериментальных данных, в областях физики, химии и многих естественных и технических дисциплин. Если отношение или функция регрессии является линейной функцией, то этот процесс называется линейной регрессией. На графике рассеяния его можно представить в виде прямой линии. Если функция не является линейной комбинацией параметров, то регрессия является нелинейной.

Что такое корреляция?

Корреляция является мерой силы отношений между двумя переменными. Коэффициент корреляции количественно определяет степень изменения одной переменной на основе изменения другой переменной. В статистике корреляция связана с концепцией зависимости, которая представляет собой статистическую связь между двумя переменными.

Коэффициент корреляции Пирсона или просто коэффициент корреляции r - это значение между -1 и 1 (-1≤r≤ + 1). Это наиболее часто используемый коэффициент корреляции и действителен только для линейных отношений между переменными. Если r = 0, связь не существует, а если r≥0, связь прямо пропорциональна; то есть значение одной переменной увеличивается с увеличением другой. Если r≤0, соотношение обратно пропорционально; то есть одна переменная уменьшается по мере увеличения другой.

Из-за условия линейности коэффициент корреляции r также можно использовать для установления наличия линейной зависимости между переменными.

В чем разница между регрессией и корреляцией?

Регрессия дает форму взаимосвязи между двумя случайными переменными, а корреляция дает степень прочности взаимосвязи.

Регрессионный анализ создает функцию регрессии, которая помогает экстраполировать и прогнозировать результаты, в то время как корреляция может дать только информацию о том, в каком направлении она может измениться..

Более точные модели линейной регрессии дают анализ, если коэффициент корреляции выше. (| Г | ≥0.8)