Diferença entre regressão e correlação: regressão vs correlação comparada

Regressão vs correlação

Em estatísticas, determinando a relação entre duas variáveis ​​aleatórias é importante. Dá a capacidade de fazer previsões sobre uma variável relativa a outras. A análise e correlação de regressão são aplicadas nas previsões meteorológicas, no comportamento dos mercados financeiros, no estabelecimento de relações físicas por experimentos e em cenários muito mais reais do mundo.

O que é regressão?

A regressão é um método estatístico usado para desenhar a relação entre duas variáveis. Muitas vezes, quando os dados são coletados, podem haver variáveis ​​dependentes de outros. A relação exata entre essas variáveis ​​só pode ser estabelecida pelos métodos de regressão. Determinar essa relação ajuda a entender e prever o comportamento de uma variável para a outra.

A aplicação mais comum da análise de regressão é estimar o valor da variável dependente para um determinado valor ou intervalo de valores das variáveis ​​independentes. Por exemplo, usando a regressão, podemos estabelecer a relação entre o preço da commodity e o consumo, com base nos dados coletados de uma amostra aleatória. A análise de regressão produz a função de regressão de um conjunto de dados, que é um modelo matemático que melhor se adapta aos dados disponíveis. Isso pode ser facilmente representado por um gráfico de dispersão. Gráficamente, a regressão é equivalente a encontrar a melhor curva de ajuste para o conjunto de dados atribuídos. A função da curva é a função de regressão. Usando o modelo matemático, a demanda de uma mercadoria pode ser prevista por um determinado preço.

Portanto, a análise de regressão é amplamente utilizada na previsão e previsão. Também é usado para estabelecer relações em dados experimentais, nos campos da física, química e muitas ciências naturais e disciplinas de engenharia. Se o relacionamento ou a função de regressão é uma função linear, o processo é conhecido como regressão linear. No gráfico de dispersão, ele pode ser representado como uma linha reta. Se a função não é uma combinação linear dos parâmetros, a regressão não é linear.

O que é correlação?

A correlação é uma medida da força da relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação quantifica o grau de mudança em uma variável com base na alteração na outra variável. Nas estatísticas, a correlação está ligada ao conceito de dependência, que é a relação estatística entre duas variáveis.

O coeficiente de correlação de Pearsons ou apenas o coeficiente de correlação r é um valor entre -1 e 1 (-1≤r≤ + 1). É o coeficiente de correlação mais utilizado e válido apenas para uma relação linear entre as variáveis. Se r = 0, nenhuma relação existe, e se r≥0, a relação é diretamente proporcional; Eu. e. o valor de uma variável aumenta com o aumento da outra. Se r≤0, o relacionamento é inversamente proporcional; Eu. e. uma variável diminui à medida que o outro aumenta.

Devido à condição de linearidade, o coeficiente de correlação r também pode ser usado para estabelecer a presença de uma relação linear entre as variáveis.

Qual a diferença entre regressão e correlação?

A regressão dá a forma da relação entre duas variáveis ​​aleatórias e a correlação dá o grau de força da relação.

A análise de regressão produz uma função de regressão, que ajuda a extrapolar e a prever resultados, enquanto a correlação só pode fornecer informações sobre a direção em que pode mudar.

Os modelos de regressão linear mais precisos são dados pela análise, se o coeficiente de correlação for maior. (| r | ≥0. 8)