Rozdíl mezi regresí a korelací

Regrese vs. korelace

Ve statistice je důležité stanovit vztah mezi dvěma náhodnými proměnnými. Umožňuje předpovídat jednu proměnnou ve srovnání s ostatními. Regresní analýza a korelace se používají v předpovědích počasí, chování na finančních trzích, navazování fyzikálních vztahů experimenty a v mnohem reálnějších scénářích reálného světa..

Co je to regrese?

Regrese je statistická metoda používaná k nakreslení vztahu mezi dvěma proměnnými. Když se shromažďují data, často mohou existovat proměnné, které jsou závislé na ostatních. Přesný vztah mezi těmito proměnnými lze stanovit pouze pomocí regresních metod. Stanovení tohoto vztahu pomáhá porozumět a předpovídat chování jedné proměnné druhé.

Nejběžnější aplikací regresní analýzy je odhadnout hodnotu závislé proměnné pro danou hodnotu nebo rozsah hodnot nezávislých proměnných. Například pomocí regrese můžeme stanovit vztah mezi cenou komodity a spotřebou na základě údajů shromážděných z náhodného vzorku. Regresní analýza vytváří regresní funkci datové sady, což je matematický model, který nejlépe odpovídá dostupným datům. To lze snadno reprezentovat rozptylovým grafem. Graficky je regrese ekvivalentní nalezení nejlepší vhodné křivky pro datový soubor. Funkce křivky je regresní funkce. Pomocí matematického modelu lze poptávku komodity předvídat za danou cenu.

Regresní analýza se proto široce používá při předpovídání a předpovídání. Používá se také k navázání vztahů v experimentálních datech, v oblastech fyziky, chemie a mnoha přírodních a technických věd. Pokud je vztah nebo regresní funkce lineární funkcí, pak je tento proces známý jako lineární regrese. V rozptylovém grafu může být reprezentován jako přímka. Pokud funkce není lineární kombinací parametrů, je regrese nelineární.

Co je korelace?

Korelace je míra síly vztahu mezi dvěma proměnnými. Korelační koeficient kvantifikuje stupeň změny v jedné proměnné na základě změny v druhé proměnné. Ve statistice je korelace spojena s konceptem závislosti, který je statistickým vztahem mezi dvěma proměnnými.

Pearsonův korelační koeficient nebo pouze korelační koeficient r je hodnota mezi -1 a 1 (-1≤r≤ + 1). Je to nejčastěji používaný korelační koeficient a platí pouze pro lineární vztah mezi proměnnými. Pokud r = 0, neexistuje žádný vztah a pokud r≥0, je vztah přímo úměrný; tj. hodnota jedné proměnné se zvyšuje s nárůstem druhé. Je-li r≤0, je vztah nepřímo úměrný; tj. jedna proměnná klesá s tím, jak roste druhá.

Kvůli podmínce linearity může být korelační koeficient r také použit pro stanovení přítomnosti lineárního vztahu mezi proměnnými.

Jaký je rozdíl mezi regresí a korelací??

Regrese dává formu vztahu mezi dvěma náhodnými proměnnými a korelace dává stupeň síly vztahu.

Regresní analýza vytváří regresní funkci, která pomáhá extrapolovat a předpovídat výsledky, zatímco korelace může poskytnout pouze informace o tom, jakým směrem se může změnit..

Přesnější modely lineární regrese jsou dány analýzou, pokud je korelační koeficient vyšší. (| r | ≥0,8)