Ero regression ja korrelaation välillä

Regressio vs. korrelaatio

Tilastoissa kahden satunnaismuuttujan välisen suhteen määrittäminen on tärkeää. Se antaa kyvyn tehdä ennusteita yhdestä muuttujasta suhteessa toisiin. Regressioanalyysiä ja korrelaatiota käytetään sääennusteissa, rahoitusmarkkinoiden käyttäytymisessä, fyysisten suhteiden luomisessa kokeiden avulla ja paljon muissa reaalimaailman skenaarioissa.

Mikä on regressio?

Regressio on tilastollinen menetelmä, jota käytetään piirtämään suhde kahden muuttujan välillä. Usein tietoja kerättäessä voi olla muuttujia, jotka ovat riippuvaisia ​​toisista. Tarkka suhde näiden muuttujien välillä voidaan määrittää vain regressiomenetelmillä. Tämän suhteen määrittäminen auttaa ymmärtämään ja ennakoimaan yhden muuttujan käyttäytymistä toiselle.

Regressioanalyysin yleisin sovellus on estää riippuvaisen muuttujan arvo annetulle arvolle tai riippumattomien muuttujien arvoalueelle. Esimerkiksi regressiota käyttämällä voidaan määrittää hyödykehinnan ja kulutuksen välinen suhde satunnaisesta näytteestä kerättyjen tietojen perusteella. Regressioanalyysi tuottaa tietojoukon regressiofunktion, joka on matemaattinen malli, joka sopii parhaiten käytettävissä olevaan tietoon. Tätä voidaan helposti edustaa sirontakuvaajana. Graafisesti regressio vastaa parhaiten sopivan käyrän löytämistä annosdatajoukolle. Käyrän funktio on regressiofunktio. Matemaattisella mallilla hyödykkeen kysyntä voidaan ennustaa tietylle hinnalle.

Siksi regressioanalyysiä käytetään laajasti ennustamisessa ja ennustamisessa. Sitä käytetään myös luomaan suhteita kokeelliseen dataan, fysiikan, kemian ja monien luonnontieteiden ja tekniikan alojen aloille. Jos suhde tai regressiofunktio on lineaarifunktio, niin prosessi tunnetaan lineaarisena regressiona. Hajotuskaaviossa se voidaan esittää suorana viivanä. Jos funktio ei ole lineaarinen parametrien yhdistelmä, regressio on epälineaarinen.

Mikä on korrelaatio?

Korrelaatio on mittari kahden muuttujan välisestä suhteesta. Korrelaatiokerroin määrittelee yhden muuttujan muutosasteen toisen muuttujan muutoksen perusteella. Tilastoissa korrelaatio on kytketty riippuvuuden käsitteeseen, joka on kahden muuttujan välinen tilastollinen suhde.

Pearsonin korrelaatiokerroin tai vain korrelaatiokerroin r on arvo välillä -1 ja 1 (-1≤r≤ + 1). Se on yleisimmin käytetty korrelaatiokerroin ja pätevä vain muuttujien väliseen lineaariseen suhteeseen. Jos r = 0, suhdetta ei ole, ja jos r≥0, suhde on suoraan verrannollinen; ts. yhden muuttujan arvo kasvaa toisen kasvaessa. Jos r≤0, suhde on käänteisesti verrannollinen; ts. yksi muuttuja pienenee, kun toinen kasvaa.

Lineaarisuusedellytysten takia korrelaatiokerrointa r ​​voidaan käyttää myös määrittämään lineaarinen suhde muuttujien välillä.

Mikä on ero regression ja korrelaation välillä??

Regressio antaa muodon suhteesta kahden satunnaismuuttujan välillä, ja korrelaatio antaa suhteen voimakkuuden.

Regressioanalyysi tuottaa regressiofunktion, joka auttaa ekstrapoloimaan ja ennustamaan tuloksia, kun taas korrelaatio voi antaa vain tietoa siitä, mihin suuntaan se voi muuttua.

Tarkemmat lineaariset regressiomallit annetaan analyysillä, jos korrelaatiokerroin on suurempi. (| R | ≥0.8)