Regresjon vs Korrelasjon
I statistikken er det viktig å bestemme forholdet mellom to tilfeldige variabler. Det gir muligheten til å forutsi en variabel i forhold til andre. Regresjonsanalyse og korrelasjon brukes i værmeldinger, atferd på finansmarkedet, etablering av fysiske forhold ved eksperimenter og i mye mer virkelige verdensscenarier.
Hva er regresjon?
Regresjon er en statistisk metode som brukes til å tegne forholdet mellom to variabler. Ofte når data samles inn, kan det være variabler som er avhengige av andre. Den eksakte sammenhengen mellom disse variablene kan bare etableres ved hjelp av regresjonsmetodene. Å bestemme dette forholdet bidrar til å forstå og forutsi oppførselen til den ene variabelen til den andre.
Den vanligste anvendelsen av regresjonsanalysen er å estimere verdien av den avhengige variabelen for en gitt verdi eller verdiområde for de uavhengige variablene. Ved å bruke regresjon kan vi for eksempel etablere sammenhengen mellom råvareprisen og forbruket, basert på dataene som er samlet inn fra et tilfeldig utvalg. Regresjonsanalyse produserer regresjonsfunksjonen til et datasett, som er en matematisk modell som passer best til tilgjengelige data. Dette kan lett representeres av et spredningsdiagram. Grafisk tilsvarer regresjon å finne den beste tilpasningskurven for gi datasettet. Funksjonen til kurven er regresjonsfunksjonen. Ved hjelp av den matematiske modellen kan etterspørselen etter en vare forutsies for en gitt pris.
Derfor blir regresjonsanalysen mye brukt i å forutsi og forutsi. Det brukes også til å etablere relasjoner i eksperimentelle data, innen fysikk, kjemi og mange naturvitenskapelige og ingeniørdisipliner. Hvis forholdet eller regresjonsfunksjonen er en lineær funksjon, er prosessen kjent som en lineær regresjon. I spredningsdiagrammet kan det vises som en rett linje. Hvis funksjonen ikke er en lineær kombinasjon av parametrene, er regresjonen ikke-lineær.
Hva er korrelasjon?
Korrelasjon er et mål på styrken i forholdet mellom to variabler. Korrelasjonskoeffisienten kvantifiserer endringsgraden i en variabel basert på endringen i den andre variabelen. I statistikk er korrelasjon knyttet til avhengighetsbegrepet, som er det statistiske forholdet mellom to variabler.
Pearsons korrelasjonskoeffisient eller bare korrelasjonskoeffisient r er en verdi mellom -1 og 1 (-1≤r≤ + 1). Det er den mest brukte korrelasjonskoeffisienten og gjelder bare for et lineært forhold mellom variablene. Hvis r = 0, eksisterer det ikke noe forhold, og hvis r ≥0, er forholdet direkte proporsjonalt; dvs. verdien av en variabel øker med økningen av den andre. Hvis r≤0, er forholdet omvendt proporsjonalt; dvs. den ene variabelen avtar når den andre øker.
På grunn av linearitetstilstanden kan korrelasjonskoeffisienten r også brukes til å etablere tilstedeværelsen av et lineært forhold mellom variablene.
Hva er forskjellen mellom regresjon og korrelasjon?
Regresjon gir formen for forholdet mellom to tilfeldige variabler, og korrelasjonen gir styrken av forholdet.
Regresjonsanalyse produserer en regresjonsfunksjon, som hjelper til med å ekstrapolere og forutsi resultater mens korrelasjon bare kan gi informasjon om hvilken retning den kan endre.
De mer nøyaktige lineære regresjonsmodellene er gitt av analysen, hvis korrelasjonskoeffisienten er høyere. (| r | ≥0,8)
