Разлика између корелације и регресије

Корелација и регресија су две анализе засноване на мултиваријантној дистрибуцији. Мултиваријантна дистрибуција је описана као дистрибуција више променљивих. Корелација је описана као анализа која нам даје до знања повезаност или одсуство односа између две променљиве 'к' и 'и'. На другом крају, Регресија анализа, предвиђа вредност зависне променљиве на основу познате вредности независне променљиве, претпостављајући да је просечан математички однос између две или више променљивих.

Разлика између корелације и регресије је једно од најчешће постављаних питања у интервјуима. Штавише, многи људи трпе двосмисленост у разумевању ове две. Дакле, прочитајте овај чланак да бисте потпуно разумели ово двоје.

Садржај: Корелација В регресија

1. Упоредни графикон
2. Дефиниција
3. Кључне разлике
4. Закључак

Упоредни графикон

Основе за поређење	Корелација	Регресија
Значење	Корелација је статистичка мера која одређује суоднос или повезаност две променљиве.	Регресија описује како се независна варијабла нумерички односи на зависну варијаблу.
Употреба	Представља линеарни однос између две променљиве.	Да бисте прилагодили најбољу линију и процијенили једну варијаблу на основу друге варијабле.
Зависне и независне варијабле	Нема разлике	Обје варијабле су различите.
Означава	Коефицијент корелације показује у којој се мјери двије варијабле крећу заједно.	Регресија означава утицај промене јединице познате променљиве (к) на процењену променљиву (и).
објективан	Да бисте пронашли нумеричку вредност која изражава однос између променљивих.	Процијенити вриједности случајне варијабле на темељу вриједности фиксне варијабле.

Дефиниција корелације

Израз корелација је комбинација две речи 'Цо' (заједно) и односа (везе) између две количине. Корелација је када се, у време проучавања две променљиве, примети да се промена јединице једне променљиве одмазује еквивалентном променом друге променљиве, тј. Директном или индиректном. Или се каже да се за променљиве не поклапају када кретање у једној променљивој не представља никакво кретање у другој променљивој у одређеном смеру. То је статистичка техника која представља снагу везе између парова променљивих.

Корелација може бити позитивна или негативна. Кад се двије варијабле крећу у истом смјеру, тј. Повећање једне варијабле резултира одговарајућим повећањем друге варијабле и обрнуто, тада се варијабле сматрају позитивно корелираним. На пример: профит и улагања.

Напротив, када се две променљиве крећу у различитим смеровима, на начин да повећање једне променљиве резултира смањењем друге променљиве и обрнуто, Ова ситуација је позната као негативна корелација. На пример: Цена и потражња производа.

Мере корелације дате су као под:

• Коефицијент корелације производа и тренутка Карл Пеарсон
• Спеарманов коефицијент корелације рангирања
• Сцаттер дијаграм
• Коефицијент истодобних одступања

Дефиниција регресије

Статистичка техника за процену промене променљиве метричке променљиве услед промене једне или више независних променљивих, заснована на просечном математичком односу између две или више променљивих, позната је као регресија. Он игра значајну улогу у многим људским активностима, јер је моћан и флексибилан алат који се користио за предвиђање прошлих, садашњих или будућих догађаја на основу прошлих или садашњих догађаја. На пример: На основу прошлих евиденција може се проценити будући профит предузећа.

У једноставној линеарној регресији постоје две променљиве к и и, при чему и зависи од к или рецимо под утицајем к. Овде је и позван као зависна, или променљива критеријума, а к је независна или предикторска варијабла. Линија регресије и на к изражена је под:

и = а + бк

где је а = константа,
б = коефицијент регресије,
У овој једначини, а и б су два регресијска параметра.

Кључне разлике између корелације и регресије

Доле дате тачке објашњавају детаљно разлику између корелације и регресије:

1. Статистичка мера која одређује међусобни однос или повезаност две количине позната је под називом Корелација. Регресија описује како се независна варијабла нумерички односи на зависну варијаблу.
2. Корелација се користи да представља линеарни однос између две променљиве. Супротно томе, регресија се користи како би се уклопила најбоља линија и проценила једна варијабла на основу друге променљиве.
3. У корелацији, не постоји разлика између зависних и независних варијабли, тј. Корелација између к и и је слична и и к. Супротно томе, регресија и на к је различита од к на и.
4. Корелација указује на снагу повезаности између променљивих. За разлику од, регресија одражава утицај промене јединице независне променљиве на зависну променљиву.
5. Корелација има за циљ проналажење бројчане вредности која изражава однос између променљивих. За разлику од регресије чији је циљ предвиђање вриједности случајне варијабле на основу вриједности фиксне варијабле.

Закључак

Са горњом расправом, евидентно је да постоји велика разлика између ова два математичка концепта, мада се ова два проучавају заједно. Корелација се користи када истраживач жели знати да ли су варијабле које се проучавају у корелацији или не, ако да, онда која је јачина њихове повезаности. Пеарсонов коефицијент корелације сматра се најбољом мјером корелације. У регресијској анализи успоставља се функционални однос између две варијабле како би се могле направити будуће пројекције догађаја.