Forskjellen mellom korrelasjon og regresjon

Korrelasjon og regresjon er de to analysene basert på multivariate distribusjon. En multivariat distribusjon er beskrevet som en distribusjon av flere variabler. Sammenheng er beskrevet som analysen som lar oss kjenne til foreningen eller fraværet av forholdet mellom to variabler 'x' og 'y'. På den andre enden, regresjon analyse, forutsier verdien av den avhengige variabelen basert på den kjente verdien av den uavhengige variabelen, forutsatt at det gjennomsnittlige matematiske forhold mellom to eller flere variabler.

Forskjellen mellom korrelasjon og regresjon er et av de vanlige spørsmålene i intervjuer. Videre har mange mennesker tvetydighet i å forstå disse to. Så ta en full lesning av denne artikkelen for å få en klar forståelse av disse to.

Innhold: Korrelasjon Vs Regresjon

  1. Sammenligningstabel
  2. Definisjon
  3. Viktige forskjeller
  4. Konklusjon

Sammenligningstabel

Grunnlag for sammenligningSammenhengregresjon
BetydningKorrelasjon er et statistisk mål som bestemmer samarbeidsforhold eller forening av to variabler.Regresjon beskriver hvordan en uavhengig variabel er numerisk relatert til den avhengige variabelen.
brukFor å representere lineært forhold mellom to variabler.Å passe til en best linje og anslå en variabel på grunnlag av en annen variabel.
Avhengige og uavhengige variablerIngen forskjellBegge variablene er forskjellige.
indikererKorrelasjonskoeffisienten angir i hvilken grad to variabler beveger seg sammen.Regresjon indikerer virkningen av enhetsendring i den kjente variabelen (x) på estimert variabel (y).
ObjektivFor å finne en numerisk verdi som uttrykker forholdet mellom variabler.Å estimere verdier av tilfeldig variabel på grunnlag av verdiene for fast variabel.

Definisjon av korrelasjon

Begrepet korrelasjon er en kombinasjon av to ord 'Co' (sammen) og relasjon (forbindelse) mellom to mengder. Korrelasjon er når det på tidspunktet for studiet av to variabler observeres at en enhedsendring i en variabel blir tilbakeført ved en ekvivalent forandring i en annen variabel, dvs. direkte eller indirekte. Ellers er variablene ukorrelert når bevegelsen i en variabel ikke utgjør noen bevegelse i en annen variabel i en bestemt retning. Det er en statistisk teknikk som representerer styrken av forbindelsen mellom par av variabler.

Korrelasjonen kan være positiv eller negativ. Når de to variablene beveger seg i samme retning, dvs. en økning i en variabel vil resultere i den tilsvarende økningen i en annen variabel og omvendt, så anses variablene å være positivt korrelerte. For eksempel: fortjeneste og investering.

Tvert imot, når de to variablene beveger seg i forskjellige retninger, på en slik måte at en økning i en variabel vil føre til en nedgang i en annen variabel og omvendt, er denne situasjonen kjent som negativ korrelasjon. For eksempel: Pris og etterspørsel av et produkt.

Tiltakene av korrelasjon er gitt som under:

  • Karl Pearsons produkt-moment korrelasjonskoeffisient
  • Spearmans rangkorrelasjonskoeffisient
  • Punktdiagram
  • Koeffisient av samtidige avvik

Definisjon av regresjon

En statistisk metode for estimering av endringen i den metriske avhengige variabelen på grunn av endringen i en eller flere uavhengige variabler, basert på det gjennomsnittlige matematiske forholdet mellom to eller flere variabler, kalles regresjon. Det spiller en betydelig rolle i mange menneskelige aktiviteter, da det er et kraftig og fleksibelt verktøy som brukes til å prognose tidligere, nåtid eller fremtidige hendelser på bakgrunn av tidligere eller nåværende hendelser. For eksempel: På grunnlag av tidligere poster, kan en virksomhets fremtidige fortjeneste estimeres.

I en enkel lineær regresjon er det to variabler x og y, hvor y avhenger av x eller si påvirket av x. Her kalles y som avhengig, eller kriteriumvariabel og x er uavhengig eller prediktorvariabel. Regresjonslinjen av y på x er uttrykt som under:

y = a + bx

hvor, a = konstant,
b = regresjonskoeffisient,
I denne ligningen er a og b de to regresjonsparametrene.

Viktige forskjeller mellom korrelasjon og regresjon

Poengene som er gitt nedenfor, forklarer forskjellen mellom korrelasjon og regresjon i detalj:

  1. Et statistisk mål som bestemmer samarbeidsforholdet eller foreningen av to mengder er kjent som korrelasjon. Regresjon beskriver hvordan en uavhengig variabel er numerisk relatert til den avhengige variabelen.
  2. Korrelasjon brukes til å representere det lineære forholdet mellom to variabler. Tvert imot brukes regresjon til å passe den beste linjen og anslå en variabel på grunnlag av en annen variabel.
  3. I korrelasjon er det ingen forskjell mellom avhengige og uavhengige variabler, dvs. korrelasjon mellom x og y er lik y og x. Omvendt er regresjonen av y på x forskjellig fra x på y.
  4. Korrelasjon indikerer styrken av tilknytning mellom variabler. I motsetning til regresjon gjenspeiler effekten av enhetsendringen i den uavhengige variabelen på den avhengige variabelen.
  5. Korrelasjonen tar sikte på å finne en numerisk verdi som uttrykker forholdet mellom variabler. Til forskjell fra regresjon hvis mål er å forutsi verdier av tilfeldig variabel på grunnlag av verdiene for fast variabel.

Konklusjon

Med ovennevnte diskusjon er det tydelig at det er stor forskjell mellom disse to matematiske konseptene, selv om disse to blir studert sammen. Korrelasjon brukes når forskeren ønsker å vite at om variablene under studien er korrelerte eller ikke, hvis ja, hva er styrken av deres tilknytning. Pearsons korrelasjonskoeffisient regnes som det beste forholdet til korrelasjon. I regresjonsanalyse er et funksjonelt forhold mellom to variabler etablert for å gjøre fremtidige fremskrivninger på hendelser.