Rozdiel medzi koreláciou a regresiou

Korelácia a regresia sú dve analýzy založené na mnohorozmernej distribúcii. Viacrozmerná distribúcia je opísaná ako distribúcia viacerých premenných. Korelácia je opísaná ako analýza, ktorá nám umožňuje zistiť súvislosť alebo neexistenciu vzťahu medzi dvoma premennými „x“ a „y“. Na druhej strane, regresia analýza predpovedá hodnotu závislej premennej na základe známej hodnoty nezávislej premennej za predpokladu, že priemerný matematický vzťah medzi dvoma alebo viacerými premennými.

Rozdiel medzi koreláciou a regresiou je jednou z často kladených otázok pri rozhovoroch. Mnoho ľudí navyše trpí nejednoznačnosťou v chápaní týchto dvoch. Úplne si prečítajte tento článok, aby ste mali jasný prehľad o týchto dvoch.

Obsah: Korelácia Vs regresia

1. Porovnávacia tabuľka
2. definícia
3. Kľúčové rozdiely
4. záver

Porovnávacia tabuľka

Základ pre porovnanie	Korelácia	regresia
zmysel	Korelácia je štatistické opatrenie, ktoré určuje vzájomný vzťah alebo spojenie dvoch premenných.	Regresia popisuje, ako nezávislá premenná numericky súvisí so závislou premennou.
používanie	Reprezentovať lineárny vzťah medzi dvoma premennými.	Prispôsobiť najlepší riadok a odhadnúť jednu premennú na základe inej premennej.
Závislé a nezávislé premenné	Žiadny rozdiel	Obe premenné sa líšia.
označuje	Korelačný koeficient označuje rozsah, v akom sa dve premenné pohybujú spolu.	Regresia označuje vplyv jednotkovej zmeny známej premennej (x) na odhadovanú premennú (y).
objektívny	Nájsť číselnú hodnotu vyjadrujúcu vzťah medzi premennými.	Odhadnúť hodnoty náhodnej premennej na základe hodnôt pevnej premennej.

Definícia korelácie

Pojem korelácia je kombináciou dvoch slov „Co“ (spolu) a vzťahu (spojenia) medzi dvoma veličinami. Korelácia je vtedy, keď je v čase štúdia dvoch premenných pozorované, že zmena jednotky v jednej premennej je odvetná ekvivalentnou zmenou v inej premennej, t. J. Priama alebo nepriama. Alebo sa hovorí, že premenné nie sú korelované, keď pohyb v jednej premennej nepredstavuje žiadny pohyb v inej premennej v špecifickom smere. Je to štatistická technika, ktorá predstavuje silu spojenia medzi pármi premenných.

Korelácia môže byť pozitívna alebo negatívna. Keď sa obe premenné pohybujú rovnakým smerom, t.j. zvýšenie jednej premennej povedie k zodpovedajúcemu zvýšeniu inej premennej a naopak, premenné sa považujú za pozitívne korelujúce.. Napríklad: zisk a investície.

Naopak, keď sa tieto dve premenné pohybujú rôznymi smermi takým spôsobom, že zvýšenie jednej premennej povedie k zníženiu inej premennej a naopak, táto situácia sa nazýva negatívna korelácia.. Napríklad: Cena a dopyt po výrobku.

Korelácie sú uvedené ako v:

• Karl Pearsonov koeficient korelácie medzi produktom a momentom
• Spearmanov korelačný koeficient
• Rozptylový diagram
• Koeficient súbežných odchýlok

Definícia regresie

Štatistická technika na odhadovanie zmeny metrickej závislej premennej v dôsledku zmeny jednej alebo viacerých nezávislých premenných, založená na priemernom matematickom vzťahu medzi dvoma alebo viacerými premennými, sa nazýva regresia. Zohráva významnú úlohu v mnohých ľudských činnostiach, pretože je to silný a flexibilný nástroj, ktorý slúži na predpovedanie minulých, súčasných alebo budúcich udalostí na základe minulých alebo súčasných udalostí.. Napríklad: Na základe minulých záznamov je možné odhadnúť budúci zisk podniku.

V jednoduchej lineárnej regresii existujú dve premenné x a y, kde y závisí od x alebo slova ovplyvneného x. Tu sa y nazýva závislá alebo kritéria premenná a x je nezávislá alebo predikčná premenná. Regresná čiara y na x je vyjadrená ako pod:

y = a + bx

kde, a = konštanta,
b = regresný koeficient,
V tejto rovnici sú a a b dva regresné parametre.

Kľúčové rozdiely medzi koreláciou a regresiou

Nasledujúce body podrobne vysvetľujú rozdiel medzi koreláciou a regresiou:

1. Štatistické opatrenie, ktoré určuje vzájomný vzťah alebo spojenie dvoch veličín, sa nazýva korelácia. Regresia popisuje, ako nezávislá premenná numericky súvisí so závislou premennou.
2. Korelácia sa používa na vyjadrenie lineárneho vzťahu medzi dvoma premennými. Naopak, regresia sa používa na prispôsobenie najlepšej priamky a na odhad jednej premennej na základe inej premennej.
3. Pri korelácii nie je žiadny rozdiel medzi závislými a nezávislými premennými, t.j. korelácia medzi xay je podobná y a x. Naopak, regresia y na x je iná ako x na y.
4. Korelácia označuje silu asociácie medzi premennými. Na rozdiel od toho regresia odráža vplyv zmeny jednotky v nezávislej premennej na závislú premennú.
5. Cieľom korelácie je nájsť číselnú hodnotu, ktorá vyjadruje vzťah medzi premennými. Na rozdiel od regresie, ktorej cieľom je predpovedať hodnoty náhodnej premennej na základe hodnôt pevnej premennej.

záver

Z vyššie uvedenej diskusie je zrejmé, že medzi týmito dvoma matematickými konceptmi existuje veľký rozdiel, hoci tieto dva pojmy sa študujú spoločne. Korelácia sa používa, keď výskumný pracovník chce vedieť, či sú sledované premenné v korelácii alebo nie, ak áno, aká je sila ich asociácie. Pearsonov korelačný koeficient sa považuje za najlepšiu mieru korelácie. V regresnej analýze sa vytvorí funkčný vzťah medzi dvoma premennými tak, aby sa urobili budúce prognózy udalostí.