Regressiooni ja korrelatsiooni erinevus

Regressioon vs korrelatsioon

Statistikas on kahe juhusliku muutuja vahelise seose määramine oluline. See annab võimaluse teha ennustusi ühe muutuja kohta teiste suhtes. Regressioonianalüüsi ja korrelatsiooni rakendatakse ilmaprognoosides, finantsturu käitumises, katsete abil füüsiliste suhete loomisel ja paljudes reaalse maailma stsenaariumides..

Mis on regressioon?

Regressioon on statistiline meetod, mida kasutatakse kahe muutuja vahelise seose leidmiseks. Sageli võib andmete kogumisel olla muutujaid, mis sõltuvad teistest. Nende muutujate täpset seost saab kindlaks teha ainult regressioonimeetoditega. Selle suhte määramine aitab mõista ja ennustada ühe muutuja käitumist teisele.

Regressioonanalüüsi kõige levinum rakendamine on sõltuva muutuja väärtuse hindamine antud väärtuse või sõltumatute muutujate väärtuste vahemiku jaoks. Näiteks regressiooni abil saame juhuslikust valimist kogutud andmete põhjal kindlaks teha kauba hinna ja tarbimise suhte. Regressioonianalüüs loob andmekogumi regressioonifunktsiooni, mis on matemaatiline mudel, mis sobib kõige paremini olemasolevate andmetega. Seda saab hõlpsalt tähistada hajuvusega. Graafiliselt on regressioon samaväärne andmekogumile sobivaima kõvera leidmisega. Kõvera funktsioon on regressioonifunktsioon. Matemaatilist mudelit kasutades saab kauba hinna ennustada antud hinnaga.

Seetõttu kasutatakse regressioonanalüüsi laialdaselt ennustamisel ja prognoosimisel. Seda kasutatakse ka suhete loomiseks eksperimentaalsetes andmetes, füüsika, keemia ning paljude loodus- ja tehnikateaduste alal. Kui suhe või regressioonifunktsioon on lineaarne funktsioon, siis nimetatakse seda protsessi lineaarseks regressiooniks. Hajumisel võib seda kujutada sirgjoonena. Kui funktsioon ei ole parameetrite lineaarne kombinatsioon, siis on regressioon mittelineaarne.

Mis on korrelatsioon?

Korrelatsioon on kahe muutuja vahelise seose tugevuse mõõt. Korrelatsioonikoefitsient kvantifitseerib ühe muutuja muutuse astet teise muutuja muutuse põhjal. Statistikas on korrelatsioon seotud sõltuvuse mõistega, mis on kahe muutuja vaheline statistiline suhe.

Pearsoni korrelatsioonikordaja või lihtsalt korrelatsioonikordaja r on väärtus vahemikus -1 kuni 1 (-1≤r≤ + 1). See on kõige sagedamini kasutatav korrelatsioonikordaja ja kehtib ainult muutujate vahelise lineaarse suhte korral. Kui r = 0, pole seost olemas ja kui r≥0, on suhe otseselt proportsionaalne; st ühe muutuja väärtus suureneb koos teise suurenemisega. Kui r≤0, on suhe pöördvõrdeline; st üks muutuja väheneb, kui teine ​​suureneb.

Lineaarsuse tingimuse tõttu saab korrelatsioonikordajat r kasutada ka muutujate vahelise lineaarse seose kindlakstegemiseks.

Mis vahe on regressioonil ja korrelatsioonil??

Regressioon annab seose kahe juhusliku muutuja vahel ja korrelatsioon annab seose tugevuse astme.

Regressioonianalüüs loob regressioonifunktsiooni, mis aitab tulemusi ekstrapoleerida ja ennustada, samas kui korrelatsioon võib anda ainult teavet selle kohta, millises suunas see võib muutuda.

Täpsemad lineaarsed regressioonimudelid antakse analüüsiga, kui korrelatsioonikordaja on suurem. (| r | ≥0,8)