Korelasyon ve Regresyon Arasındaki Farklar

Hem Korelasyon hem de Regresyon, iki veya daha fazla değişkenle ilgilenen istatistiksel araçlardır. Her ikisi de aynı konuyla ilgili olsa da, ikisi arasında farklılıklar vardır. İkisi arasındaki farklar aşağıda açıklanmıştır.

anlam

İki veya daha fazla değişkene referansla korelasyon terimi, değişkenlerin bir şekilde ilişkili olduğunu gösterir. Korelasyon analizi iki değişken arasındaki ilişkinin olup olmadığını ve ilişkinin gücünü belirler. İki değişken x (bağımsız) ve y (bağımlı) birbiriyle ilişkili ise, bağımsız değişkenin büyüklüğündeki değişime eşlik edilirse, bağımlı değişkenin büyüklüğündeki değişiklikle iki değişkenin ilişkili olduğu söylenir..

Korelasyon doğrusal veya doğrusal olmayabilir. Doğrusal bir korelasyon, değişkenlerin o kadar ilişkili olduğu bir değişkendir; bir değişkenin değerindeki değişiklik, diğer değişkenin değerinde sürekli bir değişime neden olur. Doğrusal bir korelasyonda, bağımlı ve bağımsız değişkenlerin ilgili değerleri ile ilgili saçılmış noktalar, yatay olmayan düz bir çizgi etrafında kümelenir, ancak düz bir çizgi, düz bir çizgi temsil eden noktaları birleştirebiliyorsa, değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu gösterecektir. değişkenler.

Regresyon analizi ise bağımsız değişkenin herhangi bir değerine göre bağımlı değişkenin değerini belirlemek için kullanılabilecek değişkenler arasındaki matematiksel ilişkiyi belirlemek için mevcut verileri kullanır.

İstatistiksel yönelim

Korelasyon, ilişkinin gücünün veya ilişkinin yoğunluğunun ölçülmesi ile ilgilidir; burada regresyon, bağımsız değişkenin bilinen bir değerine göre bağımlı değişkenin değerinin tahminiyle ilgilidir. Bu aşağıdaki formüllerle açıklanabilir.

X & y arasındaki korelasyon katsayısı veya katsayı korelasyonu (r) aşağıdaki formülle bulunur;

r = kovaryans (x, y) /σx.σy, cov (x, y) = Σxy / n - (Σx / n) (Σy / n), σx & σy sırasıyla x ve y'nin standart sapmalarıdır ve - 1 < r 0, then correlation coefficient between x and y = correlation coefficient between u and v.

Korelasyon katsayısı r, saf bir sayıdır ve ölçü biriminden bağımsızdır. Dolayısıyla x belirli bir bölgedeki insanların boyu (inç) ve y'nin ağırlığı (lbs.) İse, r ne inç cinsinden ne de lbs cinsindendir..

Regresyon denklemi aşağıdaki formülle bulunur;

Y üzerindeki x'in regresyon denklemi (y'nin tahminini bulmak için) y - y '= byx (x-x‾), byx'e y'nin x üzerindeki regresyon katsayısı denir. X'in y üzerindeki regresyon denklemi (x'in tahminini bulmak için) x - x '= bxy (y-y‾), bxy'ye x'in y üzerindeki regresyon katsayısı denir.

Korelasyon analizi, herhangi bir değişkenin diğer değişkene bağımlı olduğunu varsaymaz, ikisi arasındaki ilişkiyi bulmaya da çalışmaz. Basitçe değişkenler arasındaki ilişki derecesini tahmin eder. Başka bir deyişle, korelasyon analizi değişkenlerin bağımlılığını test eder. Diğer taraftan regresyon analizi, bağımlı değişkenin veya tepki değişkeninin bağımsız veya açıklayıcı değişkenlere bağımlılıklarını açıklar. Regresyon analizi, açıklayıcı ve yanıt değişkenleri arasında tek yönlü bir nedensel ilişki olduğunu varsayar ve bu nedensel ilişkinin olumlu ya da olumsuz olup olmadığını dikkate almaz. Korelasyon için hem bağımlı hem de bağımsız değişkenlerin değerleri rastgele, ancak bağımsız değişkenlerin regresyon değerlerinin rastgele olması gerekmez.

özet

1. Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki karşılıklı bağımlılık testidir. Regresyon analizi, bağımsız değişken / s değerine göre bağımlı değişkenin değerini belirlemek için matematiksel bir formül verir.

2. Korelasyon katsayısı, kaynak ve ölçek seçiminden bağımsızdır, ancak regresyon katsayısı böyle değildir.

Korelasyon için her iki değişkenin de değerleri rastgele olmak zorundadır, ancak bu regresyon katsayısı için geçerli değildir.

Kaynakça

1. Das, N.G., (1998), İstatistiksel Yöntemler, Kalküta

2. Korelasyon ve Regresyon, www.le.ac.uk/bl/gat/virtualfc/stats/regression adresinde bulunabilir.

3. Regresyon ve Korelasyon, www.abyss.uoregon.edu adresinde bulunabilir.