Korelasyon ve Regresyon Arasındaki Fark

Korelasyon ve Regresyon, çok değişkenli dağılıma dayalı iki analizdir. Çok değişkenli dağılım, çok değişkenli dağılım olarak tanımlanır. bağıntı "x" ve "y" değişkenleri arasındaki ilişkiyi veya yokluğunu bize bildiren analiz olarak tanımlanır. Diğer tarafta, gerileme analiz, iki veya daha fazla değişken arasındaki ortalama matematiksel ilişkinin var olduğunu varsayarak, bağımsız değişkenin bilinen değerine bağlı olarak bağımlı değişkenin değerini tahmin eder..

Korelasyon ve regresyon arasındaki fark, görüşmelerde sıkça sorulan sorulardan biridir. Dahası, birçok insan bu ikisini anlama konusunda belirsizliğe maruz kalmaktadır. Bu ikisi hakkında net bir anlayışa sahip olmak için bu makalenin tamamını okuyun.

İçerik: Regresyona Karşı Korelasyon

1. Karşılaştırma Tablosu
2. Tanım
3. Temel Farklılıklar
4. Sonuç

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma Esası	bağıntı	gerileme
anlam	Korelasyon, iki değişkenin ortak ilişkisini veya ilişkisini belirleyen istatistiksel bir ölçüdür.	Regresyon, bağımsız bir değişkenin sayısal olarak bağımlı değişkenle nasıl ilişkili olduğunu açıklar.
kullanım	İki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi göstermek.	En iyi çizgiyi sığdırmak ve bir değişkeni başka bir değişken temelinde tahmin etmek.
Bağımlı ve Bağımsız değişkenler	Fark yok	Her iki değişken de farklı.
gösterir	Korelasyon katsayısı, iki değişkenin birlikte ne ölçüde hareket ettiğini gösterir.	Regresyon, bilinen değişkenteki (x) bir birim değişikliğinin tahmini değişken (y) üzerindeki etkisini gösterir..
Amaç	Değişkenler arasındaki ilişkiyi ifade eden sayısal bir değer bulmak.	Rasgele değişkenin değerlerini sabit değişkenin değerleri temelinde tahmin etmek.

Korelasyonun Tanımı

Korelasyon terimi, 'Co' kelimesinin (birlikte) ve iki miktar arasındaki ilişkinin (bağlantı) bir kombinasyonudur. Korelasyon, iki değişkenin incelenmesi sırasında, bir değişkendeki birim değişikliğin, başka bir değişkendeki eşdeğer bir değişiklikle, yani doğrudan veya dolaylı olarak misillendiği gözlendiğidir. Aksi takdirde, bir değişkendeki hareketin belirli bir yönde başka bir değişkendeki herhangi bir hareket anlamına gelmediğinde değişkenlerin ilişkisiz olduğu söylenir. Değişken çiftleri arasındaki bağlantının gücünü temsil eden istatistiksel bir tekniktir.

Korelasyon pozitif veya negatif olabilir. İki değişken aynı yönde hareket ettiğinde, yani bir değişkente bir artış, başka bir değişkente karşılık gelen bir artışa neden olur ve bunun tersi de geçerlidir, bu durumda değişkenlerin pozitif korelasyonlu olduğu düşünülür.. Örneğin: kar ve yatırım.

Aksine, iki değişken farklı yönlerde hareket ettiğinde, bir değişkente bir artış başka bir değişkente bir azalmaya neden olacak ve tersi, Bu durum negatif korelasyon olarak bilinir. Örneğin: Bir ürünün fiyatı ve talebi.

Korelasyon önlemleri aşağıdaki gibi verilmiştir:

• Karl Pearson'un Ürün-moment korelasyon katsayısı
• Spearman sıra korelasyon katsayısı
• Dağılım diyagramı
• Eşzamanlı sapma katsayısı

Regresyonun Tanımı

İki veya daha fazla değişken arasındaki ortalama matematiksel ilişkiye dayalı olarak bir veya daha fazla bağımsız değişkendeki değişime bağlı olarak metrik bağımlı değişkendeki değişimi tahmin etmeye yönelik istatistiksel bir teknik, regresyon olarak bilinir. Geçmiş, şimdiki veya gelecekteki olayları geçmiş veya şimdiki olaylar temelinde tahmin etmek için kullanılan güçlü ve esnek bir araç olduğu için birçok insan faaliyetinde önemli bir rol oynar.. Örneğin: Geçmiş kayıtlara dayanarak, bir işletmenin gelecekteki karı tahmin edilebilir.

Basit bir doğrusal regresyonda, x ve y olmak üzere iki değişkeni vardır, burada y, x'e bağlıdır ya da x'den etkilenir. Burada y bağımlı ya da kriter değişkeni olarak adlandırılır ve x bağımsız ya da yordayıcı değişkendir. Y'nin x üzerindeki regresyon çizgisi aşağıdaki gibi ifade edilir:

y = a + bx

nerede, a = sabit,
b = regresyon katsayısı,
Bu denklemde a ve b iki regresyon parametresidir.

Korelasyon ve Regresyon Arasındaki Temel Farklılıklar

Aşağıda verilen noktalar, korelasyon ve regresyon arasındaki farkı ayrıntılı olarak açıklamaktadır:

1. İki miktarın ortak ilişkisini veya ilişkisini belirleyen istatistiksel bir ölçü Korelasyon olarak bilinir. Regresyon, bağımsız bir değişkenin sayısal olarak bağımlı değişkenle nasıl ilişkili olduğunu açıklar.
2. Korelasyon, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi temsil etmek için kullanılır. Aksine, regresyon en iyi çizgiye uymak ve bir değişkeni başka bir değişken temelinde tahmin etmek için kullanılır.
3. Korelasyonda bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında fark yoktur, yani x ve y arasındaki korelasyon y ve x'e benzer. Tersine, y'nin x üzerindeki regresyonu x üzerindeki y'den farklıdır.
4. Korelasyon değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü gösterir. Bunun aksine, regresyon, bağımsız değişkendeki birim değişikliğin bağımlı değişken üzerindeki etkisini yansıtır.
5. Korelasyon, değişkenler arasındaki ilişkiyi ifade eden sayısal bir değer bulmayı amaçlamaktadır. Sabit değişkenin değerleri temelinde rastgele değişkenin değerlerini tahmin etmek olan regresyondan farklı olarak.

Sonuç

Yukarıdaki tartışmada, bu iki matematiksel kavram arasında büyük bir fark olduğu açıktır, ancak bu ikisi birlikte incelenmiştir. Korelasyon, araştırmacı, incelenen değişkenlerin ilişkili olup olmadığını, evet ise, ilişkilerinin gücünün ne olduğunu bilmek istediğinde kullanılır. Pearson korelasyon katsayısı korelasyonun en iyi ölçüsü olarak kabul edilir. Regresyon analizinde, olaylar üzerinde gelecekteki tahminler yapmak için iki değişken arasında fonksiyonel bir ilişki kurulmuştur..