Unterschied zwischen Regression und Korrelation

Regression gegen Korrelation

In Statistiken ist es wichtig, die Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen zu bestimmen. Es gibt die Fähigkeit, Vorhersagen über eine Variable im Vergleich zu anderen vorzulegen. Regressionsanalyse und Korrelation werden in Wettervorhersagen, Finanzmarktverhalten, Aufbau physikalischer Beziehungen durch Experimente und in viel realen Szenarien angewendet.

Was ist Regression?

Regression ist eine statistische Methode, mit der die Beziehung zwischen zwei Variablen gezogen wird. Wenn Daten gesammelt werden, können häufig Variablen vorliegen, die von anderen abhängig sind. Die genaue Beziehung zwischen diesen Variablen kann nur durch die Regressionsmethoden festgelegt werden. Die Bestimmung dieser Beziehung hilft dabei, das Verhalten einer Variablen für die andere zu verstehen und vorherzusagen.

Die häufigste Anwendung der Regressionsanalyse besteht darin, den Wert der abhängigen Variablen für einen gegebenen Wert oder Wertebereich der unabhängigen Variablen zu schätzen. Beispielsweise können wir die Beziehung zwischen dem Rohstoffpreis und dem Verbrauch auf der Grundlage der von einer Zufallsstichprobe gesammelten Daten herstellen. Die Regressionsanalyse erzeugt die Regressionsfunktion eines Datensatzes, ein mathematisches Modell, das am besten zu den verfügbaren Daten passt. Dies kann leicht durch ein Streudiagramm dargestellt werden. Grafisch ist die Regression gleichbedeutend mit der Suche nach der besten Anpassungskurve für den Datensatz. Die Funktion der Kurve ist die Regressionsfunktion. Mit dem mathematischen Modell kann die Nachfrage nach einer Ware für einen bestimmten Preis vorhergesagt werden.

Daher wird die Regressionsanalyse häufig zur Vorhersage und Prognose verwendet. Es wird auch verwendet, um Beziehungen in experimentellen Daten, in den Bereichen Physik, Chemie und vielen Naturwissenschaften und technischen Disziplinen aufzubauen. Wenn die Beziehung oder die Regressionsfunktion eine lineare Funktion ist, wird der Prozess als lineare Regression bezeichnet. Im Streudiagramm kann es als gerade Linie dargestellt werden. Wenn die Funktion keine lineare Kombination der Parameter ist, ist die Regression nicht linear.

Was ist Korrelation?

Korrelation ist ein Maß für die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Korrelationskoeffizient quantifiziert den Grad der Änderung einer Variablen basierend auf der Änderung der anderen Variablen. In der Statistik ist die Korrelation mit dem Konzept der Abhängigkeit verbunden, der die statistische Beziehung zwischen zwei Variablen ist.

Der Korrelationskoeffizient der Pearsons oder nur der Korrelationskoeffizient R ist ein Wert zwischen -1 und 1 (-1 ≤ R ≤+1) . Es ist der am häufigsten verwendete Korrelationskoeffizient und nur für eine lineare Beziehung zwischen den Variablen gültig. Wenn r = 0, keine Beziehung besteht, und wenn R ≥ 0 ist, ist die Beziehung direkt proportional; ich.e. Der Wert einer Variablen steigt mit der Zunahme der anderen. Wenn R ≤ 0 ist, ist die Beziehung umgekehrt proportional; ich.e. Eine Variable nimmt mit zunehmendem Anstieg der anderen ab.

Aufgrund der linearitätsbedingten Bedingung kann der Korrelationskoeffizient R auch verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen Regression und Korrelation?

Die Regression ergibt die Form der Beziehung zwischen zwei zufälligen Variablen, und die Korrelation ergibt den Grad der Stärke der Beziehung.

Die Regressionsanalyse erzeugt eine Regressionsfunktion, die dazu beiträgt, Ergebnisse zu extrapolieren und vorherzusagen, während die Korrelation möglicherweise nur Informationen darüber liefert, in welcher Richtung sie sich ändern kann.

Die genaueren linearen Regressionsmodelle sind durch die Analyse angegeben, wenn der Korrelationskoeffizient höher ist. (| r | ≥0.8)