Skillnad mellan regression och korrelation: regression vs korrelation jämfört

Regression vs korrelation

I statistik, bestämning Relationen mellan två slumpmässiga variabler är viktig. Det ger möjlighet att göra förutsägelser om en variabel i förhållande till andra. Regressionsanalys och korrelation tillämpas i väderprognoser, finansmarknadsbeteende, etablering av fysiska relationer med experiment och i mycket mer verkliga världsscenarier.

Vad är regression?

Regression är en statistisk metod som används för att rita förhållandet mellan två variabler. Ofta när data samlas in kan det finnas variabler som är beroende av andra. Det exakta förhållandet mellan dessa variabler kan endast fastställas genom regressionsmetoderna. Att bestämma detta förhållande hjälper till att förstå och förutsäga beteendet hos en variabel till den andra.

Den vanligaste tillämpningen av regressionsanalysen är att uppskatta värdet av den beroende variabeln för ett givet värde eller värdeintervall för de oberoende variablerna. Med hjälp av regression kan vi till exempel fastställa sambandet mellan råvarupriset och konsumtionen, baserat på data som samlats in från ett slumpmässigt prov. Regressionsanalys ger regressionsfunktionen hos en dataset, vilken är en matematisk modell som bäst passar till tillgängliga data. Detta kan lätt representeras av en scatterplot. Grafiskt är regression ekvivalent med att hitta den bästa anpassningskurvan för den givna datasatsen. Kurvens funktion är regressionsfunktionen. Med hjälp av den matematiska modellen kan efterfrågan på en vara förutspås för ett visst pris.

Därför används regressionsanalysen i stor utsträckning vid förutsägelse och prognos. Det används också för att upprätta relationer i experimentdata, inom fysik, kemi och många naturvetenskapliga och tekniska discipliner. Om förhållandet eller regressionsfunktionen är en linjär funktion är processen känd som en linjär regression. I scatterplot kan den representeras som en rak linje. Om funktionen inte är en linjär kombination av parametrarna är regressionen icke-linjär.

Vad är korrelation?

Korrelation är ett mått på styrkan i förhållandet mellan två variabler. Korrelationskoefficienten kvantifierar graden av förändring i en variabel baserat på förändringen i den andra variabeln. I statistiken är korrelationen kopplad till begreppet beroende, vilket är det statistiska sambandet mellan två variabler.

Pearsons korrelationskoefficient eller bara korrelationskoefficienten r är ett värde mellan -1 och 1 (-1≤r≤ + 1). Det är den vanligaste korrelationskoefficienten och gäller endast för ett linjärt förhållande mellan variablerna. Om r = 0 finns inget förhållande, och om r≥0 är förhållandet direkt proportionellt; jag. e. värdet på en variabel ökar med ökning av den andra. Om r≤0 är förhållandet omvänt proportionellt; jag. e. en variabel minskar när den andra ökar.

På grund av linjäritetstillståndet kan korrelationskoefficienten r också användas för att fastställa närvaron av ett linjärt samband mellan variablerna.

Vad är skillnaden mellan regression och korrelation?

Regression ger formen av förhållandet mellan två slumpmässiga variabler, och korrelationen ger förhållandets grad av styrka.

Regressionsanalys ger en regressionsfunktion som hjälper till att extrapolera och förutsäga resultat medan korrelation endast kan ge information om vilken riktning den kan förändras.

De mer exakta linjära regressionsmodellerna ges genom analysen, om korrelationskoefficienten är högre. (| r | ≥0.8)