Verschil tussen regressie en correlatie

Regressie versus correlatie

In statistieken is het bepalen van de relatie tussen twee willekeurige variabelen belangrijk. Het geeft de mogelijkheid om voorspellingen te doen over één variabele ten opzichte van anderen. Regressieanalyse en correlatie worden toegepast in weersvoorspellingen, gedrag op de financiële markt, het vaststellen van fysieke relaties door experimenten en in veel meer echte wereldscenario's..

Wat is regressie?

Regressie is een statistische methode die wordt gebruikt om de relatie tussen twee variabelen te tekenen. Vaak wanneer gegevens worden verzameld, kunnen er variabelen zijn die afhankelijk zijn van anderen. De exacte relatie tussen deze variabelen kan alleen worden vastgesteld door de regressiemethoden. Het bepalen van deze relatie helpt om het gedrag van de ene variabele voor de andere te begrijpen en te voorspellen.

Meest gebruikelijke toepassing van de regressieanalyse is het schatten van de waarde van de afhankelijke variabele voor een gegeven waarde of bereik van waarden van de onafhankelijke variabelen. Als we bijvoorbeeld regressie gebruiken, kunnen we de relatie tussen de grondstoffenprijs en het verbruik vaststellen op basis van de gegevens die uit een willekeurige steekproef zijn verzameld. Regressieanalyse produceert de regressiefunctie van een dataset, een wiskundig model dat het best past bij de beschikbare gegevens. Dit kan eenvoudig worden weergegeven door een spreidingsdiagram. Grafisch is regressie gelijk aan het vinden van de best passende curve voor de gegeven dataset. De functie van de curve is de regressiefunctie. Met behulp van het wiskundige model kan de vraag naar een grondstof worden voorspeld voor een bepaalde prijs.

Daarom wordt de regressieanalyse veel gebruikt bij het voorspellen en voorspellen. Het wordt ook gebruikt om verbanden te leggen in experimentele gegevens, op het gebied van natuurkunde, scheikunde en vele natuurwetenschappen en technische disciplines. Als de relatie of de regressiefunctie een lineaire functie is, staat het proces bekend als een lineaire regressie. In de spreidingsplot kan het worden voorgesteld als een rechte lijn. Als de functie geen lineaire combinatie van de parameters is, is de regressie niet-lineair.

Wat is correlatie?

Correlatie is een maat voor de sterkte van de relatie tussen twee variabelen. De correlatiecoëfficiënt kwantificeert de mate van verandering in een variabele op basis van de verandering in de andere variabele. In de statistiek is correlatie verbonden met het begrip afhankelijkheid, de statistische relatie tussen twee variabelen.

De correlatiecoëfficiënt van de Pearsons of alleen de correlatiecoëfficiënt r is een waarde tussen -1 en 1 (-1≤r≤ + 1). Het is de meest gebruikte correlatiecoëfficiënt en is alleen geldig voor een lineaire relatie tussen de variabelen. Als r = 0, bestaat er geen relatie en als r≥0 is de relatie direct proportioneel; d.w.z. de waarde van één variabele neemt toe met de toename van de andere. Als r≤0, is de relatie omgekeerd evenredig; dat wil zeggen één variabele neemt af als de andere toeneemt.

Vanwege de lineariteitsvoorwaarde kan de correlatiecoëfficiënt r ook worden gebruikt om de aanwezigheid van een lineaire relatie tussen de variabelen vast te stellen.

Wat is het verschil tussen Regressie en Correlatie?

Regressie geeft de vorm van de relatie tussen twee willekeurige variabelen en de correlatie geeft de mate van kracht van de relatie.

Regressieanalyse levert een regressiefunctie op, die helpt resultaten te extrapoleren en te voorspellen, terwijl correlatie alleen informatie kan geven over de richting waarin het kan veranderen.

De meer nauwkeurige lineaire regressiemodellen worden gegeven door de analyse, als de correlatiecoëfficiënt hoger is. (| R | ≥0.8)