Regresyon ve Korelasyon Arasındaki Fark

Regresyon ve Korelasyon

İstatistiklerde, iki rasgele değişken arasındaki ilişkinin belirlenmesi önemlidir. Bir değişken hakkında diğerlerine göre tahminlerde bulunma yeteneği verir. Regresyon analizi ve korelasyon hava tahminlerinde, finansal piyasa davranışlarında, deneylerle fiziksel ilişkilerin tesis edilmesinde ve daha gerçek dünya senaryolarında uygulanır..

Regresyon Nedir?

Regresyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi çizmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Genellikle veri toplandığında başkalarına bağımlı değişkenler olabilir. Bu değişkenler arasındaki kesin ilişki sadece regresyon yöntemleri ile belirlenebilir. Bu ilişkinin belirlenmesi, bir değişkenin diğerine davranışını anlamaya ve tahmin etmeye yardımcı olur.

Regresyon analizinin en yaygın uygulaması, bağımsız değişkenlerin belirli bir değeri veya değer aralığı için bağımlı değişkenin değerini tahmin etmektir. Örneğin, regresyon kullanarak rastgele bir örnekten toplanan verilere dayanarak emtia fiyatı ile tüketim arasındaki ilişkiyi kurabiliriz. Regresyon analizi, mevcut verilere en uygun matematiksel model olan bir veri kümesinin regresyon fonksiyonunu üretir. Bu kolayca bir dağılım grafiği ile gösterilebilir. Grafiksel olarak regresyon, verme veri seti için en uygun eğriyi bulmaya eşdeğerdir. Eğrinin işlevi regresyon işlevidir. Matematiksel modeli kullanarak, bir meta talebi belirli bir fiyat için tahmin edilebilir.

Bu nedenle, regresyon analizi tahmin ve öngörmede yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca deneysel verilerde, fizik, kimya ve birçok doğa bilimleri ve mühendislik disiplinleri alanlarında ilişkiler kurmak için kullanılır. İlişki veya regresyon fonksiyonu doğrusal bir fonksiyonsa, süreç doğrusal regresyon olarak bilinir. Dağılım grafiğinde, düz bir çizgi olarak temsil edilebilir. İşlev parametrelerin doğrusal bir kombinasyonu değilse, regresyon doğrusal değildir.

Korelasyon nedir?

Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünün bir ölçüsüdür. Korelasyon katsayısı, bir değişkendeki değişimin derecesini, diğer değişkendeki değişime göre belirler. İstatistiklerde korelasyon, iki değişken arasındaki istatistiksel ilişki olan bağımlılık kavramına bağlıdır..

Pearson korelasyon katsayısı ya da sadece korelasyon katsayısı r -1 ile 1 (-1≤r≤ + 1) arasında bir değerdir. En sık kullanılan korelasyon katsayısıdır ve sadece değişkenler arasındaki doğrusal ilişki için geçerlidir. R = 0 ise ilişki yoktur ve r≥0 ise ilişki doğrudan orantılıdır; yani bir değişkenin değeri diğerinin artmasıyla artar. R≤0 ise, ilişki ters orantılıdır; yani bir değişken diğeri arttıkça azalır.

Doğrusallık koşulu nedeniyle, korelasyon katsayısı r değişkenler arasında doğrusal bir ilişkinin varlığını belirlemek için de kullanılabilir.

Regresyon ve Korelasyon arasındaki fark nedir?

Regresyon iki rasgele değişken arasındaki ilişkinin biçimini verir ve korelasyon ilişkinin kuvvet derecesini verir.

Regresyon analizi, sonuçları tahmin etmeye ve tahmin etmeye yardımcı olurken, korelasyon sadece hangi yönde değişebileceği hakkında bilgi sağlayabilirken bir regresyon fonksiyonu üretir..

Korelasyon katsayısı daha yüksekse, analiz ile daha doğru doğrusal regresyon modelleri verilir. (| R | ≥0.8)