Razlika med korelacijo in regresijo je ena izmed pogosto zastavljenih vprašanj v intervjujih. Poleg tega mnogi ljudje trpijo dvoumnosti pri razumevanju teh dveh. Torej, v celoti preberite ta članek, da imate jasno razumevanje teh dveh.
Primerjalna tabela
| Podlaga za primerjavo | Korelacija | Regresija |
|---|---|---|
| Pomen | Korelacija je statistična mera, ki določa soodvisnost ali povezavo dveh spremenljivk. | Regresija opisuje, kako je neodvisna spremenljivka numerično povezana z odvisno spremenljivko. |
| Uporaba | Predstavljati linearno razmerje med dvema spremenljivkama. | Prilagodi najboljšo vrstico in oceni eno spremenljivko na podlagi druge spremenljivke. |
| Odvisne in neodvisne spremenljivke | Ni razlike | Obe spremenljivki sta različni. |
| Označuje | Koeficient korelacije kaže, v kolikšni meri se dve spremenljivki gibljejo skupaj. | Regresija prikazuje vpliv spremembe enote v znani spremenljivki (x) na ocenjeno spremenljivko (y). |
| Cilj | Najti numerično vrednost, ki izraža razmerje med spremenljivkami. | Oceniti vrednosti naključne spremenljivke na podlagi vrednosti fiksne spremenljivke. |
Opredelitev korelacije
Izraz korelacija je kombinacija dveh besed "Co" (skupaj) in razmerja (povezave) med dvema količinama. Korelacija je takrat, ko se v času študije dveh spremenljivk ugotovi, da se sprememba enote v eni spremenljivki povrne z enakovredno spremembo druge spremenljivke, tj. Neposredno ali posredno. Drugače velja, da so spremenljivke nekorelirane, če gibanje v eni spremenljivki ne pomeni nobenega gibanja v drugi spremenljivki v določeni smeri. To je statistična tehnika, ki predstavlja moč povezave med pari spremenljivk.
Korelacija je lahko pozitivna ali negativna. Če se obe spremenljivki premakneta v isto smer, tj. Povečanje ene spremenljivke bo imelo za posledico ustrezno povečanje druge spremenljivke in obratno, se spremenljivke štejejo za pozitivno korelirane. Na primer : dobiček in naložbe.
Nasprotno, ko se obe spremenljivki gibljeta v različnih smereh, tako da bo povečanje ene spremenljivke povzročilo zmanjšanje druge spremenljivke in obratno, je ta položaj znan kot negativna korelacija. Na primer : cena in povpraševanje po izdelku.
Ukrepi korelacije so podani pod:
- Koeficient korelacije produktnega trenutka Karla Pearsona
- Spearmanov koeficient korelacije ranga
- Scatter diagram
- Koeficient sočasnih odstopanj
Opredelitev regresije
Statistična tehnika za ocenjevanje spremembe v metrični odvisni spremenljivki zaradi spremembe ene ali več neodvisnih spremenljivk, ki temelji na povprečnem matematičnem razmerju med dvema ali več spremenljivkami, je znana kot regresija. Pomembno vlogo ima v številnih človekovih dejavnostih, saj je močno in prilagodljivo orodje, ki je na podlagi preteklih ali sedanjih dogodkov napovedovalo pretekle, sedanje ali prihodnje dogodke. Na primer : Na podlagi preteklih evidenc se lahko oceni prihodnji dobiček podjetja.
V preprosti linearni regresiji sta dve spremenljivki x in y, pri čemer je y odvisno od x ali reči, na katero vpliva x. Tu se y imenuje odvisna, ali spremenljivka kriterijev, x pa je neodvisna ali napovedovalna spremenljivka. Regresijska linija y na x je izražena kot:
y = a + bx
kjer je a = konstanta,
b = regresijski koeficient,
V tej enačbi sta a in b dva regresijska parametra.
Ključne razlike med korelacijo in regresijo
Točke, navedene spodaj, pojasnjujejo razlike med korelacijo in regresijo podrobno: \ t
- Statistični ukrep, ki določa soodvisnost ali asociacijo dveh količin, je znan kot korelacija. Regresija opisuje, kako je neodvisna spremenljivka numerično povezana z odvisno spremenljivko.
- Korelacija se uporablja za predstavitev linearnega razmerja med dvema spremenljivkama. Nasprotno, regresija se uporablja, da ustreza najboljši vrstici in oceni eno spremenljivko na podlagi druge spremenljivke.
- V korelaciji ni razlike med odvisnimi in neodvisnimi spremenljivkami, tj. Korelacija med x in y je podobna y in x. Nasprotno pa se regresija y na x razlikuje od x na y.
- Korelacija kaže moč povezave med spremenljivkami. V nasprotju s tem, regresija odraža vpliv spremembe enote v neodvisni spremenljivki na odvisno spremenljivko.
- Cilj korelacije je najti numerično vrednost, ki izraža odnos med spremenljivkami. Za razliko od regresije, katere cilj je predvideti vrednosti naključne spremenljivke na podlagi vrednosti fiksne spremenljivke.
Zaključek
Z zgornjo razpravo je razvidno, da obstaja velika razlika med tema dvema matematičnima pojmoma, čeprav se oba preučujeta skupaj. Korelacija se uporablja, kadar želi raziskovalec vedeti, ali so spremenljivke, ki jih proučujemo, povezane ali ne, če je odgovor da, potem, kakšna je moč njihovega združevanja. Pearsonov korelacijski koeficient velja za najboljšo korelacijo. Pri regresijski analizi se vzpostavi funkcionalno razmerje med dvema spremenljivkama, tako da se bodo prihodnje napovedi dogodkov.
