Diferența Dintre Regresie și Corelație

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 08:41

Regresie vs corelație

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

Ce este Regresia?

Regresia este o metodă statistică utilizată pentru a desena relația dintre două variabile. Adesea, atunci când datele sunt colectate, pot exista variabile care depind de altele. 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 comună 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 mărfii și consum, pe baza datelor colectate dintr-un eșantion aleatoriu. Analiza de regresie produce funcția de regresie a unui set de date, care este un model matematic care se potrivește cel mai bine cu datele disponibile. Acest lucru poate fi ușor reprezentat printr-un grafic scatter. Grafic, regresia este echivalentă cu găsirea celei mai bune curbe de potrivire pentru setul de date date. Funcția curbei este funcția de regresie. Folosind modelul matematic, cererea unei mărfuri poate fi prevăzută pentru un preț dat.

Prin urmare, analiza de regresie este utilizată pe scară largă în prezicere și prognoză. Este, de asemenea, utilizat pentru a stabili relații în date experimentale, în domeniile fizicii, chimiei și a multor discipline de științe naturale și inginerie. Dacă relația sau funcția de regresie este o funcție liniară, atunci procesul este cunoscut sub numele de regresie liniară. În graficul scatter, 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 puterii relației dintre două variabile. Coeficientul de corelație cuantifică gradul de schimbare într-o variabilă pe baza schimbării în cealaltă variabilă. În statistici, corelația este legată de conceptul de dependență, care este relația statistică dintre două variabile.

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

Datorită 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 forță al relației.

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

Modelele de regresie liniară mai precise sunt date de analiză, dacă coeficientul de corelație este mai mare. (| r | ≥0,8)