Différence entre régression et corrélation

Régression vs corrélation

Dans les statistiques, la détermination de la relation entre deux variables aléatoires est importante. Il donne la possibilité de faire des prédictions sur une variable par rapport aux autres. Une analyse de régression et une corrélation sont appliquées dans les prévisions météorologiques, le comportement du marché financier, l'établissement de relations physiques par des expériences et dans des scénarios dans le monde beaucoup plus réel.

Qu'est-ce que la régression?

La régression est une méthode statistique utilisée pour établir la relation entre deux variables. Souvent, lorsque des données sont collectées, il peut y avoir des variables qui dépendent des autres. La relation exacte entre ces variables ne peut être établie que par les méthodes de régression. La détermination de cette relation aide à comprendre et à prédire le comportement d'une variable à l'autre.

L'application la plus fréquente de l'analyse de régression est d'estimer la valeur de la variable dépendante pour une valeur ou une plage de valeurs donnée des variables indépendantes. Par exemple, en utilisant la régression, nous pouvons établir la relation entre le prix des matières premières et la consommation, sur la base des données collectées à partir d'un échantillon aléatoire. L'analyse de régression produit la fonction de régression d'un ensemble de données, qui est un modèle mathématique qui s'adapte le mieux aux données disponibles. Cela peut facilement être représenté par un tracé de dispersion. Graphiquement, la régression équivaut à trouver la courbe la mieux ajustée pour l'ensemble de données Give. La fonction de la courbe est la fonction de régression. En utilisant le modèle mathématique, la demande d'une marchandise peut être prédite à un prix donné.

Par conséquent, l'analyse de régression est largement utilisée pour prédire et prévoir. Il est également utilisé pour établir des relations dans les données expérimentales, dans les domaines de la physique, de la chimie et de nombreuses sciences naturelles et disciplines d'ingénierie. Si la relation ou la fonction de régression est une fonction linéaire, alors le processus est connu comme une régression linéaire. Dans le tracé de dispersion, il peut être représenté comme une ligne droite. Si la fonction n'est pas une combinaison linéaire des paramètres, alors la régression est non linéaire.

Qu'est-ce que la corrélation?

La corrélation est une mesure de la force de la relation entre deux variables. Le coefficient de corrélation quantifie le degré de changement dans une variable basée sur le changement dans l'autre variable. Dans les statistiques, la corrélation est liée au concept de dépendance, qui est la relation statistique entre deux variables.

Le coefficient de corrélation de Pearsons ou simplement le coefficient de corrélation r est une valeur entre -1 et 1 (-1≤r≤ + 1) . C'est le coefficient de corrélation le plus couramment utilisé et valide uniquement pour une relation linéaire entre les variables. Si r = 0, il n'existe aucune relation, et si R≥0, la relation est directement proportionnelle; je.e. La valeur d'une variable augmente avec l'augmentation de l'autre. Si R≤0, la relation est inversement proportionnelle; je.e. Une variable diminue à mesure que l'autre augmente.

En raison de la condition de linéarité, le coefficient de corrélation R peut également être utilisé pour établir la présence d'une relation linéaire entre les variables.

Quelle est la différence entre la régression et la corrélation?

La régression donne la forme de la relation entre deux variables aléatoires, et la corrélation donne le degré de force de la relation.

L'analyse de régression produit une fonction de régression, qui aide à extrapoler et à prédire les résultats tandis que la corrélation ne peut fournir que des informations sur la direction qu'il peut changer.

Les modèles de régression linéaire plus précis sont donnés par l'analyse, si le coefficient de corrélation est plus élevé. (| r | ≥0.8)