Rozdiel medzi regresiou a koreláciou

Regresia vs. korelácia

V štatistike je dôležité určiť vzťah medzi dvoma náhodnými premennými. Umožňuje predpovedať jednu premennú v porovnaní s ostatnými. Regresná analýza a korelácia sa používajú pri predpovedi počasia, správaní sa na finančnom trhu, nadviazaní fyzických vzťahov experimentmi a v oveľa realistickejšom scenári sveta..

Čo je to regresia?

Regresia je štatistická metóda používaná na kreslenie vzťahu medzi dvoma premennými. Keď sa zhromažďujú údaje, často môžu existovať premenné, ktoré závisia od ostatných. Presný vzťah medzi týmito premennými sa dá zistiť iba pomocou regresných metód. Určenie tohto vzťahu pomáha porozumieť a predvídať správanie jednej premennej voči druhej.

Najbežnejšou aplikáciou regresnej analýzy je odhadnúť hodnotu závislej premennej pre danú hodnotu alebo rozsah hodnôt nezávislých premenných. Napríklad pomocou regresie môžeme určiť vzťah medzi cenou komodity a spotrebou na základe údajov získaných z náhodnej vzorky. Regresná analýza vytvára regresnú funkciu množiny údajov, čo je matematický model, ktorý najlepšie vyhovuje dostupným údajom. Toto môže byť ľahko reprezentované rozptylovým grafom. Graficky je regresia rovnocenná s nájdením najvhodnejšej krivky pre daný súbor údajov. Funkciou krivky je regresná funkcia. Pomocou matematického modelu možno dopyt po komodite predpovedať za danú cenu.

Regresná analýza sa preto široko používa pri predpovedaní a predpovedaní. Používa sa tiež na nadviazanie vzťahov s experimentálnymi údajmi v oblasti fyziky, chémie a mnohých prírodných a technických disciplín. Ak je vzťahová alebo regresná funkcia lineárnou funkciou, potom je tento proces známy ako lineárna regresia. V rozptylovom grafe môže byť znázornená ako priama čiara. Ak funkcia nie je lineárnou kombináciou parametrov, potom je regresia nelineárna.

Čo je korelácia?

Korelácia je miera sily vzťahu medzi dvoma premennými. Korelačný koeficient kvantifikuje stupeň zmeny v jednej premennej na základe zmeny v inej premennej. V štatistike je korelácia spojená s konceptom závislosti, ktorý predstavuje štatistický vzťah medzi dvoma premennými.

Pearsonov korelačný koeficient alebo iba korelačný koeficient r je hodnota medzi -1 a 1 (-1≤r≤ + 1). Je to najčastejšie používaný korelačný koeficient a platí iba pre lineárny vzťah medzi premennými. Ak r = 0, neexistuje žiadny vzťah a ak r≥0, je vzťah priamo úmerný; t. j. hodnota jednej premennej sa zvyšuje so zvyšovaním druhej. Ak r≤0, vzťah je nepriamo úmerný; to znamená, že jedna premenná klesá so zvyšujúcou sa druhou.

Kvôli podmienke linearity sa korelačný koeficient r môže tiež použiť na stanovenie prítomnosti lineárneho vzťahu medzi premennými.

Aký je rozdiel medzi regresiou a koreláciou?

Regresia udáva formu vzťahu medzi dvoma náhodnými premennými a korelácia udáva stupeň sily vzťahu.

Regresná analýza vytvára regresnú funkciu, ktorá pomáha extrapolovať a predpovedať výsledky, zatiaľ čo korelácia môže poskytnúť iba informácie o tom, akým smerom sa môže zmeniť..

Presnejšie modely lineárnej regresie sú dané analýzou, ak je korelačný koeficient vyšší. (| R | ≥0.8)