Erinevus korrelatsiooni ja regressiooni vahel

Korrelatsioon ja regressioon on kaks muutujatel põhinevat analüüsi. Mitmemõõtmelist jaotust kirjeldatakse kui mitme muutuja jaotust. Korrelatsioon kirjeldatakse kui analüüsi, mis annab meile teada seose või seose puudumise kahe muutuja 'x' ja 'y' vahel. Teisest otsast, Regressioon analüüs, prognoosib sõltuva muutuja väärtust sõltumatu muutuja teadaoleva väärtuse põhjal, eeldades, et kahe või enama muutuja vahel on keskmine matemaatiline seos.

Korrelatsiooni ja regressiooni erinevus on intervjuudes üks sagedamini esitatavaid küsimusi. Pealegi on nende kahe mõistmisel paljudel inimestel ebamäärasus. Niisiis, lugege see artikkel läbi täielikult, et neist kahest aru saada.

Sisu: korrelatsioon vs regressioon

1. Võrdlusdiagramm
2. Definitsioon
3. Peamised erinevused
4. Järeldus

Võrdlusdiagramm

Võrdluse alus	Korrelatsioon	Regressioon
Tähendus	Korrelatsioon on statistiline mõõt, mis määrab kindlaks kahe muutuja seose või seose.	Regressioon kirjeldab, kuidas sõltumatu muutuja on sõltuva muutujaga arvuliselt seotud.
Kasutamine	Kahe muutuja vahelise lineaarse suhte esitamine.	Parima rea ​​sobitamiseks ja ühe muutuja arvutamiseks teise muutuja põhjal.
Sõltuvad ja sõltumatud muutujad	Erinevust pole	Mõlemad muutujad on erinevad.
Tähistab	Korrelatsioonikordaja näitab kahe muutuja koosmõju ulatust.	Regressioon näitab teadaoleva muutuja (x) ühiku muutuse mõju hinnangulisele muutujale (y).
Objektiivne	Muutujate suhet väljendava arvväärtuse leidmiseks.	Juhusliku muutuja väärtuste hindamiseks püsiva muutuja väärtuste põhjal.

Korrelatsiooni määratlus

Mõiste korrelatsioon on kahe sõna "Co" (koos) ja kahe suuruse vaheline seos (seos) kombinatsioon. Korrelatsioon on see, kui kahe muutuja uurimise ajal täheldatakse, et ühes muutuja ühiku muutuses reageeritakse teise muutuja samaväärse muutusega, st otsese või kaudsega. Muidu öeldakse, et muutujad on korreleerimata, kui ühe muutuja liikumine ei tähenda ühegi teise muutuja liikumist konkreetses suunas. See on statistiline tehnika, mis tähistab muutujate paari vahelise ühenduse tugevust.

Korrelatsioon võib olla positiivne või negatiivne. Kui kaks muutujat liiguvad samas suunas, st ühe muutuja suurenemine toob kaasa teise muutuja vastava suurenemise ja vastupidi, loetakse muutujad positiivses korrelatsioonis. Näiteks: kasum ja investeeringud.

Vastupidi, kui kaks muutujat liiguvad eri suundades, nii et ühe muutuja suurenemine toob kaasa teise muutuja vähenemise ja vastupidi, siis nimetatakse seda olukorda negatiivse korrelatsioonina.. Näiteks: Toote hind ja nõudlus.

Korrelatsiooni mõõtmed on esitatud järgmiselt:

• Karl Pearsoni tootemomendi korrelatsioonikordaja
• Spearmani astme korrelatsioonikordaja
• Hajumisskeem
• Samaaegsete kõrvalekallete koefitsient

Regressiooni määratlus

Statistilist tehnikat, mille abil saab hinnata ühe või mitme sõltumatu muutuja muutumisest tingitud meetrikast sõltuva muutuja muutust, mis põhineb kahe või enama muutuja vahelise keskmise matemaatilise seose alusel, nimetatakse regressiooniks. Sellel on oluline roll paljudes inimtegevustes, kuna see on võimas ja paindlik tööriist, mida kasutati mineviku, oleviku või tulevaste sündmuste ennustamiseks mineviku või oleviku sündmuste põhjal. Näiteks: Varasemate andmete põhjal saab hinnata ettevõtte tulevast kasumit.

Lihtsas lineaarses regressioonis on kaks muutujat x ja y, kus y sõltub x-st või ütleme, et x mõjutab. Y nimetatakse siin sõltuvaks või kriteeriumimuutujaks ja x on sõltumatu või ennustaja muutuja. Y regressioonisirge x-l väljendatakse järgmiselt:

y = a + bx

kus a = konstant,
b = regressioonikordaja,
Selles võrrandis on a ja b kaks regressiooniparameetrit.

Peamised erinevused korrelatsiooni ja regressiooni vahel

Allpool toodud punktid selgitavad detailselt korrelatsiooni ja regressiooni erinevust:

1. Statistilist meedet, mis määrab kahe suuruse seose või seose, nimetatakse korrelatsiooniks. Regressioon kirjeldab, kuidas sõltumatu muutuja on sõltuva muutujaga arvuliselt seotud.
2. Korrelatsiooni kasutatakse kahe muutuja vahelise lineaarse suhte esindamiseks. Vastupidi, regressiooni kasutatakse parima rea ​​sobitamiseks ja ühe muutuja hindamiseks teise muutuja põhjal.
3. Korrelatsioonis pole sõltuvate ja sõltumatute muutujate vahel vahet, st korrelatsioon x ja y vahel on sarnane y ja x vahel. Ja vastupidi, y regressioon x-il erineb x-st y-l.
4. Korrelatsioon näitab muutujate vahelise seose tugevust. Erinevalt regressioonist peegeldab regressioon sõltumatu muutuja ühiku muutuse mõju sõltuvale muutujale.
5. Korrelatsiooni eesmärk on leida arvväärtus, mis väljendaks muutujate suhet. Erinevalt regressioonist, mille eesmärk on ennustada juhusliku muutuja väärtusi fikseeritud muutuja väärtuste põhjal.

Järeldus

Ülaltoodud aruteluga on ilmne, et nende kahe matemaatilise mõiste vahel on suur erinevus, ehkki neid kahte uuritakse koos. Korrelatsiooni kasutatakse siis, kui teadlane soovib teada saada, kas uuritavad muutujad on korrelatsioonis või mitte, kui jah, siis mis on nende seose tugevus. Parimaks korrelatsiooni mõõdupuuks peetakse Pearsoni korrelatsioonikordajat. Regressioonianalüüsis luuakse kahe muutuja vahel funktsionaalne seos, et teha sündmuste prognoosid tulevikus.