Unterschied zwischen Regression und Korrelation: Regression vs. Korrelation
Regression vs Korrelation
die Beziehung zwischen zwei zufälligen Variablen ist wichtig. Es gibt die Möglichkeit, Vorhersagen über eine Variable im Verhältnis zu anderen zu treffen. Regressionsanalysen und Korrelationen werden in Wettervorhersagen, Finanzmarktverhalten, Aufbau von physischen Beziehungen durch Experimente und in viel realeren Szenarien angewendet.
Was ist Regression?
Regression ist eine statistische Methode, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu zeichnen. Wenn Daten gesammelt werden, können häufig Variablen auftreten, die von anderen abhängig sind. Die genaue Beziehung zwischen diesen Variablen kann nur durch die Regressionsmethoden festgestellt werden. Die Bestimmung dieser Beziehung hilft, das Verhalten einer Variablen zu verstehen und vorherzusagen.
Häufigste Anwendung der Regressionsanalyse ist die Schätzung des Werts der abhängigen Variablen für einen gegebenen Wert oder Wertebereich der unabhängigen Variablen. Mithilfe der Regression können wir zum Beispiel die Beziehung zwischen dem Rohstoffpreis und dem Verbrauch anhand der Daten aus einer Stichprobe ermitteln. Die Regressionsanalyse erzeugt die Regressionsfunktion eines Datensatzes, der ein mathematisches Modell ist, das am besten zu den verfügbaren Daten passt. Dies kann leicht durch ein Streudiagramm dargestellt werden. Graphisch ist die Regression gleichbedeutend mit der Suche nach der besten Anpassungskurve für den gegebenen Datensatz. Die Funktion der Kurve ist die Regressionsfunktion. Mit Hilfe des mathematischen Modells kann der Bedarf einer Ware für einen gegebenen Preis vorhergesagt werden.
Daher wird die Regressionsanalyse häufig bei der Vorhersage und Prognose verwendet. Es wird auch verwendet, um Beziehungen in experimentellen Daten auf den Gebieten der Physik, der Chemie und vieler Naturwissenschaften und Ingenieurdisziplinen aufzubauen. Wenn die Beziehung oder die Regressionsfunktion eine lineare Funktion ist, wird der Prozess als lineare Regression bezeichnet. Im Streudiagramm kann es als eine Gerade dargestellt werden. Wenn die Funktion keine lineare Kombination der Parameter ist, ist die Regression nicht linear.
Was ist Korrelation?
Die Korrelation ist ein Maß für die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Korrelationskoeffizient quantifiziert den Grad der Änderung in einer Variablen basierend auf der Änderung in der anderen Variablen. In der Statistik ist die Korrelation mit dem Begriff der Abhängigkeit verbunden, der die statistische Beziehung zwischen zwei Variablen ist.
Der Korrelationskoeffizient von Pearsons oder nur der Korrelationskoeffizient r ist ein Wert zwischen -1 und 1 (-1≤r≤ + 1). Es ist der am häufigsten verwendete Korrelationskoeffizient und gilt nur für eine lineare Beziehung zwischen den Variablen. Wenn r = 0, existiert keine Beziehung, und wenn r ≥ 0, ist die Beziehung direkt proportional; ich. e. der Wert einer Variablen nimmt mit der Zunahme der anderen zu. Wenn r ≤ 0 ist, ist die Beziehung umgekehrt proportional; ich. e. eine Variable nimmt ab, wenn die andere steigt.
Aufgrund der Linearitätsbedingung kann der Korrelationskoeffizient r auch verwendet werden, um das Vorhandensein einer linearen Beziehung zwischen den Variablen festzustellen.
Was ist der Unterschied zwischen Regression und Korrelation?
Die Regression gibt die Form der Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen an und die Korrelation gibt den Grad der Stärke der Beziehung an.
Die Regressionsanalyse erzeugt eine Regressionsfunktion, die zur Extrapolation und Vorhersage von Ergebnissen beiträgt, während die Korrelation möglicherweise nur Informationen darüber liefert, in welche Richtung sie sich ändern kann.
Die genaueren linearen Regressionsmodelle werden durch die Analyse angegeben, wenn der Korrelationskoeffizient höher ist. (| r | ≥0,8)
