Разлика између корелације и регресије је једно од најчешће постављаних питања у интервјуима. Штавише, многи људи пате од двосмислености у разумевању ова два. Дакле, у потпуности прочитајте овај чланак како бисте имали јасан увид у ова два текста.
Цомпарисон Цхарт
| Основа за поређење | Корелација | Регресија |
|---|---|---|
| Значење | Корелација је статистичка мјера која одређује ко-однос или асоцијацију двије варијабле. | Регресија описује како је независна варијабла нумерички повезана са зависном варијаблом. |
| Употреба | Да представља линеарну везу између две променљиве. | Прилагодити најбољу линију и процијенити једну варијаблу на основу друге варијабле. |
| Зависне и независне променљиве | Нема разлике | Обе варијабле су различите. |
| Означава | Коефицијент корелације указује на степен до којег се двије варијабле крећу заједно. | Регресија указује на утицај промене јединице у познатој варијабли (к) на процењену променљиву (и). |
| објективан | Пронаћи нумеричку вриједност која изражава однос између варијабли. | Процијенити вриједности случајних варијабли на основу вриједности фиксне варијабле. |
Дефиниција корелације
Термин корелација је комбинација две речи 'Цо' (заједно) и однос (веза) између две величине. Корелација је када се, у време проучавања две варијабле, примети да је промена јединице у једној варијабли освећена еквивалентном променом друге променљиве, тј. Директне или индиректне. Иначе, за варијабле се каже да нису повезане, када се кретање у једној варијабли не односи на било какво кретање у другој варијабли у одређеном правцу. То је статистичка техника која представља снагу везе између парова варијабли.
Корелација може бити позитивна или негативна. Када се двије варијабле крећу у истом смјеру, тј. Повећање једне варијабле ће резултирати одговарајућим повећањем у другој варијабли и обратно, тада се варијабле сматрају позитивно корелираним. На пример : профит и инвестиције.
Напротив, када се двије варијабле крећу у различитим смјеровима, на такав начин да ће повећање једне варијабле резултирати смањењем друге варијабле и обрнуто, ова ситуација је позната као негативна корелација. На пример : цена и потражња производа.
Мере корелације дате су као:
- Карл Пеарсонов коефицијент корелације производа-момент
- Спеарманов коефицијент корелације ранга
- Сцаттер диаграм
- Коефицијент истовремених девијација
Дефиниција регресије
Статистичка техника за процену промене у зависној променљивој метричкој вредности услед промене у једној или више независних променљивих, заснована на просечном математичком односу између две или више варијабли, позната је као регресија. Она игра значајну улогу у многим људским активностима, јер је моћно и флексибилно средство које је користило за предвиђање прошлих, садашњих или будућих догађаја на основу прошлих или садашњих догађаја. На пример : На основу досадашњих података, може се проценити будућа добит предузећа.
У једноставној линеарној регресији, постоје две променљиве к и и, где и зависи од к или саи под утицајем к. Овде се и назива зависна, или променљива критеријума и к је независна или предикторска променљива. Линија регресије и на к изражава се као у:
и = а + бк
где, а = константа,
б = коефицијент регресије,
У овој једначини, а и б су параметар две регресије.
Кључне разлике између корелације и регресије
Доле наведене тачке објашњавају разлику између корелације и регресије у детаљима:
- Статистичка мера која одређује ко-однос или асоцијацију две количине позната је као корелација. Регресија описује како је независна варијабла нумерички повезана са зависном варијаблом.
- Корелација се користи за представљање линеарног односа између две варијабле. Напротив, регресија се користи како би се уклопила најбоља линија и процијенила једна варијабла на основу друге варијабле.
- У корелацији нема разлике између зависних и независних варијабли, тј. Корелација између к и и је слична и и к. Насупрот томе, регресија и на к се разликује од к на и.
- Корелација указује на јачину повезаности између варијабли. Насупрот томе, регресија одражава утицај промјене јединице у независној варијабли на зависну варијаблу.
- Корелација има за циљ проналажење нумеричке вриједности која изражава однос између варијабли. За разлику од регресије чији је циљ предвидјети вриједности случајне варијабле на основу вриједности фиксне варијабле.
Закључак
Са горе наведеном дискусијом, очигледно је да постоји велика разлика између ова два математичка појма, иако се ова два разматрају заједно. Корелација се користи када истраживач жели да зна да ли су варијабле које су предмет истраживања корелиране или не, ако да, онда која је снага њиховог удруживања. Пирсонов коефицијент корелације сматра се најбољом мјером корелације. У регресионој анализи, успостављена је функционална веза између двије варијабле како би се направиле будуће пројекције догађаја.
