Différence entre la corrélation et la régression

La corrélation et la régression sont les deux analyses basées sur la distribution multivariée. Une distribution multivariée est décrite comme une distribution de variables multiples. Corrélation est décrit comme l'analyse qui nous permet de connaître l'association ou l'absence de la relation entre deux variables «x» et «y». À l'autre bout, Régression Analyse, prédit la valeur de la variable dépendante en fonction de la valeur connue de la variable indépendante, en supposant que la relation mathématique moyenne entre deux ou plusieurs variables.

La différence entre la corrélation et la régression est l'une des questions couramment posées dans les entretiens. De plus, de nombreuses personnes souffrent d'ambiguïté pour comprendre ces deux. Alors, prenez une lecture complète de cet article pour avoir une compréhension claire de ces deux.

Contenu: corrélation vs régression

1. Tableau de comparaison
2. Définition
3. Différences clés
4. Vidéo
5. Conclusion

Tableau de comparaison

Définition de la corrélation

Le terme corrélation est une combinaison de deux mots «Co» (ensemble) et de relation (connexion) entre deux quantités. La corrélation est lorsque, au moment de l'étude de deux variables, il est observé qu'un changement unitaire dans une variable est riposté par un changement équivalent d'une autre variable, je.e. direct ou indirect. Ou bien que les variables ne soient pas corrélées lorsque le mouvement dans une variable ne revient à aucun mouvement dans une autre variable dans une direction spécifique. Il s'agit d'une technique statistique qui représente la force de la connexion entre les paires de variables.

La corrélation peut être positive ou négative. Lorsque les deux variables se déplacent dans la même direction, je.e. Une augmentation d'une variable entraînera une augmentation correspondante d'une autre variable et vice versa, puis les variables sont considérées comme étant corrélées positivement. Par exemple: bénéfice et investissement.

Au contraire, lorsque les deux variables se déplacent dans des directions différentes, de telle manière qu'une augmentation d'une variable entraînera une diminution d'une autre variable et vice versa, cette situation est connue sous le nom de corrélation négative. Par exemple: Prix et demande d'un produit.

Les mesures de corrélation sont données comme sous:

• Coefficient de corrélation de produit de produit de Karl Pearson
• Coefficient de corrélation de rang de Spearman
• Diagramme de dispersion
• Coefficient des déviations simultanées

Définition de la régression

Une technique statistique pour estimer le changement de la variable dépendante métrique en raison du changement d'une ou plusieurs variables indépendantes, basée sur la relation mathématique moyenne entre deux ou plusieurs variables est connue sous le nom de régression. Il joue un rôle important dans de nombreuses activités humaines, car il s'agit d'un outil puissant et flexible qui prévoyait les événements passés, présents ou futurs sur la base des événements passés ou présents. Par exemple: Sur la base des dossiers antérieurs, les bénéfices futurs d'une entreprise peuvent être estimés.

Dans une régression linéaire simple, il existe deux variables x et y, où y dépend de x ou dit influencé par x. Ici, y est appelé dépendant ou variable de critère et x est indépendant ou variable prédictive. La ligne de régression de y sur x est exprimée comme sous:

y = a + bx

où, a = constant,
b = coefficient de régression,
Dans cette équation, A et B sont le paramètre de régression.

Différences clés entre la corrélation et la régression

Les points ci-dessous expliquent en détail la différence entre la corrélation et la régression:

1. Une mesure statistique qui détermine la co-relation ou l'association de deux quantités est connue sous le nom de corrélation. La régression décrit comment une variable indépendante est numériquement liée à la variable dépendante.
2. La corrélation est utilisée pour représenter la relation linéaire entre deux variables. Au contraire, la régression est utilisée pour s'adapter à la meilleure ligne et estimer une variable sur la base d'une autre variable.
3. En corrélation, il n'y a pas de différence entre les variables dépendantes et indépendantes I.e. La corrélation entre x et y est similaire à y et x. Inversement, la régression de y sur x est différente de x sur y.
4. La corrélation indique la force de l'association entre les variables. Par opposition, la régression reflète l'impact du changement unitaire de la variable indépendante sur la variable dépendante.
5. La corrélation vise à trouver une valeur numérique qui exprime la relation entre les variables. Contrairement à la régression dont l'objectif est de prédire les valeurs de la variable aléatoire sur la base des valeurs de la variable fixe.

Vidéo: Corrélation vs régression

Conclusion

Avec la discussion ci-dessus, il est évident, qu'il y a une grande différence entre ces deux concepts mathématiques, bien que ces deux soient étudiés ensemble. La corrélation est utilisée lorsque le chercheur veut savoir que si les variables à l'étude sont corrélées ou non, si oui alors quelle est la force de leur association. Le coefficient de corrélation de Pearson est considéré comme la meilleure mesure de la corrélation. Dans l'analyse de régression, une relation fonctionnelle entre deux variables est établie de manière à faire de futures projections sur les événements.