Differenza tra regressione e correlazione

Regressione vs correlazione

Nelle statistiche, è importante determinare la relazione tra due variabili casuali. Dà la possibilità di fare previsioni su una variabile rispetto ad altre. L'analisi della regressione e la correlazione sono applicate nelle previsioni meteorologiche, nel comportamento dei mercati finanziari, nella creazione di relazioni fisiche mediante esperimenti e in scenari molto più reali.

Cos'è la regressione?

La regressione è un metodo statistico utilizzato per tracciare la relazione tra due variabili. Spesso, quando i dati vengono raccolti, potrebbero esserci variabili che dipendono da altre. La relazione esatta tra queste variabili può essere stabilita solo con i metodi di regressione. Determinare questa relazione aiuta a capire e prevedere il comportamento di una variabile all'altra.

L'applicazione più comune dell'analisi di regressione consiste nel valutare il valore della variabile dipendente per un dato valore o intervallo di valori delle variabili indipendenti. Ad esempio, usando la regressione possiamo stabilire la relazione tra il prezzo delle materie prime e il 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 si adatta meglio ai dati disponibili. Questo può essere facilmente rappresentato da una trama a dispersione. Graficamente, la regressione equivale a trovare la curva di adattamento migliore per il set di dati dati. La funzione della curva è la funzione di regressione. Usando il modello matematico, la domanda di una merce può essere prevista per un dato prezzo.

Pertanto, l'analisi di regressione è ampiamente utilizzata nella previsione e nella previsione. Viene anche utilizzato per stabilire relazioni in dati sperimentali, nei campi della fisica, della chimica e di molte scienze naturali e discipline ingegneristiche. Se la relazione o la funzione di regressione è una funzione lineare, il processo è noto come regressione lineare. Nel grafico a dispersione, può essere rappresentato come una linea retta. Se la funzione non è una combinazione lineare dei parametri, la regressione non è lineare.

Cos'è la correlazione?

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

Il coefficiente di correlazione di 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 comunemente usato e valido solo per una relazione lineare tra le variabili. Se r = 0, non esiste alcuna relazione, e se r≥0, la relazione è direttamente proporzionale; cioè il valore di una variabile aumenta con l'aumentare dell'altro. Se r≤0, la relazione è inversamente proporzionale; cioè una variabile diminuisce all'aumentare dell'altro.

A causa della condizione di linearità, il coefficiente di correlazione r può essere utilizzato anche 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 solo fornire informazioni su quale direzione potrebbe cambiare.

I modelli di regressione lineare più precisi sono forniti dall'analisi, se il coefficiente di correlazione è più alto. (| R | ≥0.8)