Regressione vs Correlazione
In statistica, è importante determinare la relazione tra due variabili casuali. Dà la capacità di fare previsioni su una variabile rispetto ad altre. L'analisi e la correlazione della regressione vengono applicate nelle previsioni meteorologiche, nel comportamento dei mercati finanziari, nella creazione di relazioni fisiche mediante esperimenti e in scenari molto più reali.
Cos'è la regressione?
La regressione è un metodo statistico utilizzato per tracciare la relazione tra due variabili. Spesso, quando vengono raccolti i dati, potrebbero esserci variabili che dipendono da altri. La relazione esatta tra queste variabili può essere stabilita solo con i metodi di regressione. Determinare questa relazione aiuta a comprendere e prevedere il comportamento di una variabile rispetto all'altra.
L'applicazione più comune dell'analisi di regressione è stimare il valore della variabile dipendente per un dato valore o intervallo di valori delle variabili indipendenti. Ad esempio, utilizzando la regressione possiamo stabilire la relazione tra il prezzo della merce e il consumo, sulla base dei dati raccolti da un campione casuale. L'analisi di regressione produce la funzione di regressione di un set di dati, che è un modello matematico che si adatta meglio ai dati disponibili. Questo può essere facilmente rappresentato da un grafico a dispersione. Graficamente, la regressione equivale a trovare la curva di adattamento migliore per il set di dati fornito. La funzione della curva è la funzione di regressione. Utilizzando il modello matematico, la domanda di una merce può essere prevista per un dato prezzo.
Pertanto, l'analisi di regressione è ampiamente utilizzata nella previsione e nella previsione. Viene anche utilizzato per stabilire relazioni nei dati sperimentali, nei campi della fisica, della chimica e di molte scienze naturali e discipline ingegneristiche. Se la relazione o la funzione di regressione è una funzione lineare, il processo è noto come regressione lineare. Nel grafico a dispersione, può essere rappresentato come una linea retta. Se la funzione non è una combinazione lineare dei parametri, la regressione non è lineare.
Cos'è la correlazione?
La correlazione è una misura della forza della relazione tra due variabili. Il coefficiente di correlazione quantifica il grado di variazione in una variabile in base alla variazione nell'altra variabile. In statistica, la correlazione è collegata al concetto di dipendenza, che è la relazione statistica tra due variabili.
Il coefficiente di correlazione di Pearsons o solo il coefficiente di correlazione r è un valore compreso tra -1 e 1 (-1≤r≤ + 1). È il coefficiente di correlazione più comunemente usato e valido solo per una relazione lineare tra le variabili. Se r = 0, non esiste alcuna relazione, e se r≥0, la relazione è direttamente proporzionale; cioè il valore di una variabile aumenta all'aumentare dell'altra. Se r≤0, la relazione è inversamente proporzionale; cioè una variabile diminuisce all'aumentare dell'altra.
A causa della condizione di linearità, il coefficiente di correlazione r può essere utilizzato anche per stabilire la presenza di una relazione lineare tra le variabili.
Qual è la differenza tra regressione e correlazione?
La regressione fornisce la forma della relazione tra due variabili casuali e la correlazione fornisce il grado di forza della relazione.
L'analisi di regressione produce una funzione di regressione, che aiuta a estrapolare e prevedere i risultati mentre la correlazione può fornire solo informazioni sulla direzione in cui può cambiare.
I modelli di regressione lineare più accurati sono forniti dall'analisi, se il coefficiente di correlazione è maggiore. (| r | ≥0,8)
