Regresija vs korelacija
U statistici je važno određivanje odnosa između dviju slučajnih varijabli. Daje mogućnost predviđanja jedne varijable u odnosu na druge. Regresijska analiza i korelacija primjenjuju se u vremenskim prognozama, ponašanju na financijskim tržištima, uspostavljanju fizičkih odnosa eksperimentima iu mnogo više scenarija stvarnog svijeta.
Što je regresija?
Regresija je statistička metoda koja se koristi za crtanje odnosa između dvije varijable. Često kada se prikupljaju podaci mogu postojati varijable koje ovise o drugima. Točan odnos između tih varijabli može se utvrditi samo regresijskim metodama. Određivanje ovog odnosa pomaže razumjeti i predvidjeti ponašanje jedne varijable prema drugoj.
Najčešća primjena regresijske analize je procjena vrijednosti zavisne varijable za danu vrijednost ili raspon vrijednosti nezavisnih varijabli. Na primjer, pomoću regresije možemo utvrditi odnos između cijene robe i potrošnje, na temelju podataka prikupljenih iz slučajnog uzorka. Regresijska analiza proizvodi regresijsku funkciju skupa podataka, što je matematički model koji najbolje odgovara dostupnim podacima. To se lako može prikazati dijagramom raspršenosti. Grafički, regresija je ekvivalentna pronalaženju krivulje koja najbolje odgovara danom skupu podataka. Funkcija krivulje je regresijska funkcija. Korištenjem matematičkog modela, potražnja za robom može se predvidjeti za danu cijenu.
Stoga se regresijska analiza široko koristi u predviđanju i predviđanju. Također se koristi za uspostavljanje odnosa u eksperimentalnim podacima, u poljima fizike, kemije i mnogim prirodnim znanostima i inženjerskim disciplinama. Ako je odnos ili regresijska funkcija linearna funkcija, tada je proces poznat kao linearna regresija. U dijagramu raspršenosti može se prikazati kao ravna linija. Ako funkcija nije linearna kombinacija parametara, tada je regresija nelinearna.
Što je korelacija?
Korelacija je mjera snage odnosa između dvije varijable. Koeficijent korelacije kvantificira stupanj promjene u jednoj varijabli na temelju promjene u drugoj varijabli. U statistici, korelacija je povezana s konceptom ovisnosti, što je statistički odnos između dvije varijable.
Pearsonov koeficijent korelacije ili samo koeficijent korelacije r je vrijednost između -1 i 1 (-1≤r≤+1). To je najčešće korišten koeficijent korelacije i vrijedi samo za linearni odnos između varijabli. Ako je r=0, odnos ne postoji, a ako je r≥0, odnos je direktno proporcionalan; tj. Vrijednost jedne varijable raste s porastom druge. Ako je r≤0, odnos je obrnuto proporcionalan; tj. jedna varijabla opada dok druga raste.
Zbog uvjeta linearnosti, koeficijent korelacije r također se može koristiti za utvrđivanje prisutnosti linearnog odnosa između varijabli.
Koja je razlika između regresije i korelacije?
Regresija daje oblik odnosa između dviju slučajnih varijabli, a korelacija daje stupanj snage odnosa.
Regresijska analiza proizvodi regresijsku funkciju, koja pomaže u ekstrapolaciji i predviđanju rezultata, dok korelacija može pružiti samo informacije o tome u kojem se smjeru može promijeniti.
Točnije modele linearne regresije daje analiza, ako je korelacijski koeficijent veći. (|r|≥0,8)
