Razlika između korelacije i regresije

Korelacija i regresija dvije su analize temeljene na multivarijantnoj distribuciji. Multivarijantna distribucija je opisana kao raspodjela više varijabli. Poveznica je opisana kao analiza koja nam daje do znanja povezanost ili odsutnost odnosa između dvije varijable 'x' i 'y'. Na drugom kraju, Regresija analiza predviđa vrijednost ovisne varijable na temelju poznate vrijednosti neovisne varijable, pretpostavljajući da je prosječni matematički odnos između dvije ili više varijabli.

Razlika između korelacije i regresije jedno je od najčešćih pitanja u intervjuima. Štoviše, mnogi ljudi trpe dvosmislenost u razumijevanju ove dvojice. Dakle, pročitajte ovaj članak u potpunosti da biste imali jasna razumijevanja o ova dva članka.

Sadržaj: Korelacija V regresija

1. Usporedni grafikon
2. definicija
3. Ključne razlike
4. Zaključak

Usporedni grafikon

Osnove za usporedbu	Poveznica	Regresija
Značenje	Korelacija je statistička mjera koja određuje međusobni odnos ili povezanost dviju varijabli.	Regresija opisuje kako se neovisna varijabla numerički odnosi na ovisnu varijablu.
upotreba	Predstavljati linearni odnos između dvije varijable.	Da bi se uklopila najbolja linija i procijenili jednu varijablu na temelju druge varijable.
Ovisne i neovisne varijable	Nema razlike	Obje su varijable različite.
Označava	Koeficijent korelacije pokazuje u kojoj se mjeri dvije varijable kreću zajedno.	Regresija označava utjecaj promjene jedinice poznate varijable (x) na procijenjenu varijablu (y).
Cilj	Da biste pronašli brojčanu vrijednost koja izražava odnos između varijabli.	Procijeniti vrijednosti slučajne varijable na temelju vrijednosti fiksne varijable.

Definicija korelacije

Pojam korelacija kombinacija je dvije riječi 'Co' (zajedno) i odnosa (veze) između dvije količine. Korelacija je kada se, u vrijeme proučavanja dvije varijable, opaža da se promjena jedinice u jednoj varijabli osvećuje ekvivalentnom promjenom druge varijable, tj. Izravnom ili neizravnom. Ili se kaže da varijable nisu povezane, kada pomak u jednoj varijabli ne znači kretanje u drugoj varijabli u određenom smjeru. To je statistička tehnika koja predstavlja snagu veze između parova varijabli.

Korelacija može biti pozitivna ili negativna. Kada se dvije varijable kreću u istom smjeru, tj. Povećanje jedne varijable rezultirat će odgovarajućim porastom druge varijable i obrnuto, tada se varijable smatraju pozitivno koreliranim. Na primjer: dobit i ulaganja.

Suprotno tome, kada se dvije varijable kreću u različitim smjerovima, na način da povećanje jedne varijable rezultira smanjenjem druge varijable i obrnuto, Ova situacija je poznata kao negativna korelacija. Na primjer: Cijena i potražnja proizvoda.

Mjere povezanosti date su pod:

• Koeficijent korelacije proizvoda i trenutka Karl Pearson
• Spearmanov koeficijent korelacije rangiranja
• Dijagram raspršenja
• Koeficijent istodobnih odstupanja

Definicija regresije

Statistička tehnika za procjenu promjene mjerne varijable koja ovisi o promjeni jedne ili više neovisnih varijabli na temelju prosječnog matematičkog odnosa između dvije ili više varijabli poznata je kao regresija. On igra značajnu ulogu u mnogim ljudskim aktivnostima, jer je moćan i fleksibilan alat koji se koristio za predviđanje prošlih, sadašnjih ili budućih događaja na temelju prošlih ili sadašnjih događaja. Na primjer: Na temelju prošlih evidencija može se procijeniti budući profit tvrtke.

U jednostavnoj linearnoj regresiji postoje dvije varijable x i y, pri čemu y ovisi o x ili recimo pod utjecajem x. Ovdje je y pozvan kao ovisna, ili varijabla kriterija, a x je neovisna ili prediktorska varijabla. Linija regresije y na x izražena je pod:

y = a + bx

gdje je a = konstanta,
b = koeficijent regresije,
U ovoj jednadžbi a i b su dva regresijska parametra.

Ključne razlike između korelacije i regresije

Točke dane u nastavku detaljno objašnjavaju razliku između korelacije i regresije:

1. Statistička mjera koja određuje međusobni odnos ili povezanost dviju količina poznata je pod nazivom Korelacija. Regresija opisuje kako se neovisna varijabla numerički odnosi na ovisnu varijablu.
2. Korelacija se koristi da predstavlja linearni odnos između dvije varijable. Naprotiv, regresija se koristi kako bi se uklopila najbolja linija i procijenila jedna varijabla na temelju druge varijable.
3. U korelaciji, ne postoji razlika između ovisnih i neovisnih varijabli, tj. Korelacija između x i y je slična y i x. Suprotno tome, regresija y na x je različita od x na y.
4. Korelacija ukazuje na snagu povezanosti između varijabli. Za razliku od, regresija odražava utjecaj promjene jedinice neovisne varijable na ovisnu varijablu.
5. Korelacija ima za cilj pronalaženje brojčane vrijednosti koja izražava odnos između varijabli. Za razliku od regresije čiji je cilj predvidjeti vrijednosti slučajne varijable na temelju vrijednosti fiksne varijable.

Zaključak

Sa gornjom raspravom, evidentno je da postoji velika razlika između ova dva matematička pojma, mada se ta dva proučavaju zajedno. Korelacija se koristi kada istraživač želi znati da li su varijable koje se proučavaju povezane ili ne, ako je odgovor da, onda je snaga njihove povezanosti. Pearsonov koeficijent korelacije smatra se najboljom mjerom korelacije. U regresijskoj analizi uspostavljen je funkcionalni odnos između dvije varijable kako bi se mogle predvidjeti buduće projekcije.