Differenza tra regressione e correlazione: regressione vs correlazione confrontata

Regressione vs Correlazione

la relazione tra due variabili casuali è importante. Dà la capacità di fare previsioni su una variabile relativa agli altri. L'analisi della regressione e la correlazione vengono applicate nelle previsioni meteorologiche, nel comportamento del mercato finanziario, nella creazione di relazioni fisiche mediante esperimenti e in scenari molto più reali.

Che cosa è la regressione?

La regressione è un metodo statistico utilizzato per tracciare la relazione tra due variabili. Spesso quando vengono raccolti dati ci possono essere variabili che dipendono da altri. La relazione esatta tra queste variabili può essere stabilita solo dai metodi di regressione. Determinare questa relazione aiuta a capire e predire il comportamento di una variabile all'altra.

L'applicazione più comune dell'analisi di regressione è quella di stimare il valore della variabile dipendente per un dato valore o intervallo di valori delle variabili indipendenti. Ad esempio, utilizzando la regressione possiamo stabilire la relazione tra prezzo del prodotto e consumo, sulla base dei dati raccolti da un campione casuale. L'analisi di regressione produce la funzione di regressione di un set di dati, che è un modello matematico che meglio si adatta ai dati disponibili. Questo può essere facilmente rappresentato da una trama di dispersione. Graficamente, la regressione è equivalente a trovare la migliore curva di montaggio per il set di dati dati. La funzione della curva è la funzione di regressione. Utilizzando il modello matematico, la domanda di una merce può essere prevista per un determinato prezzo.

Pertanto, l'analisi di regressione è ampiamente utilizzata nella previsione e nella previsione. È anche utilizzato per stabilire relazioni in dati sperimentali, nei settori della fisica, della chimica e di molte scienze naturali e discipline di ingegneria. Se la relazione o la funzione di regressione è una funzione lineare, allora il processo è conosciuto come una regressione lineare. Nella trama di dispersione, può essere rappresentata come una linea retta. Se la funzione non è una combinazione lineare dei parametri, allora la regressione è non lineare.

Che cosa è Correlazione?

La correlazione è una misura della forza della relazione tra due variabili. Il coefficiente di correlazione quantifica il grado di variazione di una variabile in base alla variazione dell'altra variabile. Nelle statistiche, la correlazione è legata al concetto di dipendenza, che è la relazione statistica tra due variabili.

Il coefficiente di correlazione del Pearsons o solo il coefficiente di correlazione r è un valore compreso tra -1 e 1 (-1≤r≤ + 1). È il coefficiente di correlazione più utilizzato e valido solo per una relazione lineare tra le variabili. Se r = 0, nessuna relazione esiste, e se r≥0, la relazione è direttamente proporzionale; io. e. il valore di una variabile aumenta con l'aumento dell'altro. Se r≤0, la relazione è inversamente proporzionale; io. e. una variabile diminuisce mentre l'altro aumenta.

A causa della condizione di linearità, il coefficiente di correlazione r può anche essere utilizzato per stabilire la presenza di una relazione lineare tra le variabili.

Qual è la differenza tra regressione e correlazione?

La regressione dà la forma della relazione tra due variabili casuali e la correlazione dà il grado di forza della relazione.

L'analisi di regressione produce una funzione di regressione che aiuta a estrapolare e prevedere i risultati mentre la correlazione può fornire informazioni su quale direzione può cambiare.

I modelli di regressione lineari più precisi sono dati dall'analisi, se il coefficiente di correlazione è maggiore. (| r | ≥0,8)