Unterschied zwischen Korrelation und Regression
Share
Korrelation und Regression sind die zwei Analysen, die auf einer multivariaten Verteilung basieren. Eine multivariate Verteilung wird als Verteilung mehrerer Variablen beschrieben. Korrelation wird als Analyse beschrieben, die uns die Assoziation oder das Fehlen der Beziehung zwischen zwei Variablen 'x' und 'y' zeigt. Am anderen Ende, Regression Analyse, prognostiziert den Wert der abhängigen Variablen basierend auf dem bekannten Wert der unabhängigen Variablen, unter der Annahme, dass die durchschnittliche mathematische Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen besteht.
Der Unterschied zwischen Korrelation und Regression ist eine der am häufigsten gestellten Fragen in Interviews. Darüber hinaus leiden viele Menschen unter Zweideutigkeit, wenn sie diese beiden verstehen. Lesen Sie also diesen Artikel vollständig durch, um ein klares Verständnis für diese beiden zu erhalten.
Inhalt: Korrelation gegen Regression
Vergleichstabelle
| Vergleichsgrundlage | Korrelation | Regression |
|---|---|---|
| Bedeutung | Die Korrelation ist ein statistisches Maß, das die Koordination oder Verknüpfung zweier Variablen bestimmt. | Regression beschreibt, wie eine unabhängige Variable numerisch mit der abhängigen Variablen zusammenhängt. |
| Verwendungszweck | Lineare Beziehung zwischen zwei Variablen darstellen. | Um eine beste Linie anzupassen und eine Variable auf der Grundlage einer anderen Variablen zu schätzen. |
| Abhängige und unabhängige Variablen | Kein Unterschied | Beide Variablen sind unterschiedlich. |
| Zeigt an | Der Korrelationskoeffizient gibt an, inwieweit sich zwei Variablen zusammen bewegen. | Die Regression zeigt den Einfluss einer Einheitsänderung der bekannten Variablen (x) auf die geschätzte Variable (y) an.. |
| Zielsetzung | Um einen numerischen Wert zu finden, der die Beziehung zwischen Variablen ausdrückt. | Werte der Zufallsvariablen anhand der Werte der Festvariablen schätzen. |
Definition der Korrelation
Der Begriff Korrelation ist eine Kombination aus zwei Wörtern 'Co' (zusammen) und einer Beziehung (Verbindung) zwischen zwei Größen. Korrelation ist, wenn zum Zeitpunkt des Studiums von zwei Variablen beobachtet wird, dass eine Einheitenänderung in einer Variablen durch eine äquivalente Änderung in einer anderen Variablen, d. H. Direkt oder indirekt, revanchiert wird. Oder es wird gesagt, dass die Variablen unkorreliert sind, wenn die Bewegung in einer Variablen keine Bewegung in einer anderen Variablen in einer bestimmten Richtung darstellt. Es ist eine statistische Technik, die die Stärke der Verbindung zwischen Variablenpaaren darstellt.
Die Korrelation kann positiv oder negativ sein. Wenn sich die beiden Variablen in dieselbe Richtung bewegen, d. H. Eine Zunahme einer Variablen führt zu einer entsprechenden Zunahme einer anderen Variablen und umgekehrt, dann werden die Variablen als positiv korreliert betrachtet. Zum Beispiel: Gewinn und Investition.
Wenn sich die beiden Variablen dagegen in verschiedene Richtungen bewegen, so dass eine Zunahme einer Variablen zu einer Abnahme einer anderen Variablen führt und umgekehrt, wird diese Situation als negative Korrelation bezeichnet. Zum Beispiel: Preis und Nachfrage eines Produktes.
Die Korrelationsmaße sind wie folgt angegeben:
- Karl Pearson's Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient
- Spearman-Rang-Korrelationskoeffizient
- Streudiagramm
- Koeffizient der gleichzeitigen Abweichungen
Definition von Regression
Eine statistische Technik zum Schätzen der Änderung der metrikabhängigen Variablen aufgrund der Änderung einer oder mehrerer unabhängiger Variablen basierend auf der durchschnittlichen mathematischen Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen wird als Regression bezeichnet. Es spielt bei vielen menschlichen Aktivitäten eine bedeutende Rolle, da es ein leistungsfähiges und flexibles Werkzeug ist, mit dem vergangene, gegenwärtige oder zukünftige Ereignisse auf der Grundlage vergangener oder gegenwärtiger Ereignisse vorhergesagt werden können. Zum Beispiel: Auf der Grundlage früherer Aufzeichnungen kann der zukünftige Gewinn eines Unternehmens geschätzt werden.
In einer einfachen linearen Regression gibt es zwei Variablen x und y, wobei y von x abhängt oder von x beeinflusst ist. Hier wird y als abhängige oder Kriteriumvariable bezeichnet und x ist unabhängige oder Prädiktorvariable. Die Regressionsgerade von y auf x wird wie folgt ausgedrückt:
y = a + bx
wobei a = konstant ist,
b = Regressionskoeffizient,
In dieser Gleichung sind a und b die beiden Regressionsparameter.
Hauptunterschiede zwischen Korrelation und Regression
Die unten angegebenen Punkte erklären den Unterschied zwischen Korrelation und Regression im Detail:
- Ein statistisches Maß, das den Zusammenhang oder die Verbindung zweier Größen bestimmt, wird als Korrelation bezeichnet. Regression beschreibt, wie eine unabhängige Variable numerisch mit der abhängigen Variablen zusammenhängt.
- Die Korrelation wird verwendet, um die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen darzustellen. Im Gegenteil, die Regression wird verwendet, um die beste Linie anzupassen und eine Variable auf der Grundlage einer anderen Variablen zu schätzen.
- Bei der Korrelation gibt es keinen Unterschied zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen, d. H. Die Korrelation zwischen x und y ist ähnlich wie y und x. Umgekehrt unterscheidet sich die Regression von y auf x von x auf y.
- Die Korrelation zeigt die Stärke der Assoziation zwischen Variablen. Im Gegensatz zu reflektiert die Regression den Einfluss der Einheitsänderung der unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable.
- Korrelation zielt darauf ab, einen numerischen Wert zu finden, der die Beziehung zwischen Variablen ausdrückt. Im Gegensatz zur Regression, deren Ziel es ist, Werte der Zufallsvariablen auf der Grundlage der Werte der festen Variablen vorherzusagen.
Fazit
Bei der obigen Diskussion ist es offensichtlich, dass zwischen diesen beiden mathematischen Konzepten ein großer Unterschied besteht, obwohl diese beiden zusammen untersucht werden. Korrelation wird verwendet, wenn der Forscher wissen möchte, ob die untersuchten Variablen korreliert sind oder nicht, wenn ja, wie groß ist ihre Assoziation. Der Pearson-Korrelationskoeffizient wird als das beste Maß für die Korrelation angesehen. Bei der Regressionsanalyse wird eine funktionale Beziehung zwischen zwei Variablen hergestellt, um zukünftige Projektionen auf Ereignisse zu erstellen.
