Diferença entre regressão e correlação

Regressão vs Correlação

Nas estatísticas, é importante determinar a relação entre duas variáveis ​​aleatórias. Dá a capacidade de fazer previsões sobre uma variável em relação a outras. A análise de regressão e a correlação são aplicadas em previsões meteorológicas, comportamento do mercado financeiro, estabelecimento de relações físicas por experimentos e em cenários muito mais reais.

O que é regressão?

A regressão é um método estatístico usado para estabelecer a relação entre duas variáveis. Frequentemente, quando os dados são coletados, pode haver variáveis ​​dependentes de outras. A relação exata entre essas variáveis ​​só pode ser estabelecida pelos métodos de regressão. Determinar esse relacionamento ajuda a entender e prever o comportamento de uma variável para outra.

A aplicação mais comum da análise de regressão é estimar o valor da variável dependente para um determinado valor ou intervalo de valores das variáveis ​​independentes. Por exemplo, usando regressão, podemos estabelecer a relação entre o preço da commodity e o consumo, com base nos dados coletados de uma amostra aleatória. A análise de regressão produz a função de regressão de um conjunto de dados, que é um modelo matemático que melhor se ajusta aos dados disponíveis. Isso pode ser facilmente representado por um gráfico de dispersão. Graficamente, a regressão é equivalente a encontrar a melhor curva de ajuste para o conjunto de dados fornecidos. A função da curva é a função de regressão. Usando o modelo matemático, a demanda de uma mercadoria pode ser prevista por um determinado preço.

Portanto, a análise de regressão é amplamente utilizada na previsão e previsão. Também é usado para estabelecer relacionamentos em dados experimentais, nos campos da física, química e muitas ciências naturais e disciplinas de engenharia. Se o relacionamento ou a função de regressão for uma função linear, o processo será conhecido como regressão linear. No gráfico de dispersão, ele pode ser representado como uma linha reta. Se a função não for uma combinação linear dos parâmetros, a regressão será não linear.

O que é correlação?

Correlação é uma medida da força do relacionamento entre duas variáveis. O coeficiente de correlação quantifica o grau de mudança em uma variável com base na mudança na outra variável. Na estatística, a correlação está ligada ao conceito de dependência, que é a relação estatística entre duas variáveis.

O coeficiente de correlação de Pearsons ou apenas o coeficiente de correlação r é um valor entre -1 e 1 (-1≤r≤ + 1). É o coeficiente de correlação mais comumente usado e válido apenas para uma relação linear entre as variáveis. Se r = 0, não existe relação, e se r≥0, a relação é diretamente proporcional; isto é, o valor de uma variável aumenta com o aumento da outra. Se r≤0, o relacionamento é inversamente proporcional; ou seja, uma variável diminui à medida que a outra aumenta.

Devido à condição de linearidade, o coeficiente de correlação r também pode ser usado para estabelecer a presença de uma relação linear entre as variáveis.

Qual é a diferença entre Regressão e Correlação?

A regressão fornece a forma do relacionamento entre duas variáveis ​​aleatórias e a correlação fornece o grau de força do relacionamento.

A análise de regressão produz uma função de regressão, que ajuda a extrapolar e prever resultados, enquanto a correlação pode fornecer apenas informações sobre a direção em que pode mudar..

Os modelos de regressão linear mais precisos são dados pela análise, se o coeficiente de correlação for maior. (| r | ≥0,8)