Korrelation vs. Regression: Unterschied zwischen Korrelation und Regression

Das Grundbedürfnis nach dem Unterschied zwischen beiden Begriffen hängt mit dem statistischen analytischen Ansatz zusammen, den es bietet, um die gegenseitigen Verbindungen zwischen zwei Variablen zu finden. Das Maß jeder dieser Verbindungen und die Auswirkungen dieser Vorhersagen werden verwendet, um diese analytischen Muster in unserem täglichen Leben zu identifizieren.

Es ist ziemlich einfach, zwischen den beiden Begriffen zu verwechseln. Hier ist, wie ihr Unterschied mit einer Schlüsselnote hervorgehoben würde. Der Hauptunterschied zwischen Korrelation und Regression besteht darin, dass die Maße für den Grad einer Beziehung zwischen zwei Variablen; seien sie x und y. Hier dient die Korrelation der Gradmessung, während die Regression ein Parameter ist, um zu bestimmen, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt.

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Korrelationskoeffizient

Ein Korrelationskoeffizient wird angewendet, um den Grad der Assoziation in Variablen zu messen, und wird normalerweise als Pearson-Korrelationskoeffizient bezeichnet, der von seiner Ursprungsquelle abgeleitet wird. Diese Methode wird für lineare Assoziationsprobleme verwendet. Betrachten Sie es als eine Kombination von Wörtern, die eine Verbindung zwischen zwei Variablen bedeuten, dh Korrelation.

Wenn eine Variable dazu neigt, sich von einer zur anderen zu ändern, ob direkt oder indirekt, wird sie als korreliert angesehen. Es ist so gekennzeichnet, dass es keine Auswirkung einer Variablen auf die andere gibt. Um diese Qualität besser darzustellen, nehmen wir solche Variablen an und nennen sie x und y.

Der Korrelationskoeffizient wird auf einer Skala mit Werten von +1 bis 0 und -1 gemessen. Wenn beide Variablen ansteigen, ist die Korrelation positiv, und wenn eine Variable ansteigt und die andere abnimmt, ist die Korrelation negativ.

Um die Änderungen in jeder dieser beiden Einheiten zu messen, werden sie als positiv und negativ betrachtet.

Positive Veränderung impliziert, dass sich die Variablen x und y in die gleiche Richtung bewegen.

Eine negative Änderung impliziert, dass sich die Variablen x und y in entgegengesetzte Richtungen bewegen.

Wenn es einen positiven oder negativen Effekt auf die Variablen gibt, schafft dies eine Gelegenheit, die Art der Trends in der Zukunft zu verstehen und sie für die besten Bedürfnisse vorherzusagen. Diese Hypothese würde vollständig auf der Natur von Variablen basieren und die Natur aller physischen oder digitalen Ereignisse definieren.

Die wichtigste vorteilhafte Korrelationsquelle besteht darin, dass die Rate der prägnanten und klaren Zusammenfassung, die die Natur der beiden Variablen definiert, im Vergleich zur Regressionsmethode ziemlich hoch ist.

Rückfall

Regression kann als Parameter definiert werden, um die Beziehung zwischen zwei separaten Variablen zu erklären. Es ist eher ein abhängiges Merkmal, bei dem die Aktion einer Variablen das Ergebnis der anderen Variablen beeinflusst. Um es einfach auszudrücken: Die Regression hilft zu erkennen, wie sich Variablen gegenseitig beeinflussen.

Die regressionsbasierte Analyse hilft, den Beziehungsstatus zwischen zwei Variablen herauszufinden, angenommen x und y. Das hilft bei der Erstellung von Schätzungen zu Ereignissen und Strukturen, um Zukunftsprognosen besser nachvollziehbar zu machen.

Die Absicht der regressionsbasierten Analyse besteht darin, den Wert einer Zufallsvariablen zu schätzen, die vollständig auf den beiden Variablen, dh x und y, basiert. Die lineare Regressionsanalyse ist am besten ausgerichtet und geeignet und passt zu fast allen Datenpunkten. Der Hauptvorteil der Regression ist die detaillierte Analyse, die sie erstellt, die anspruchsvoller ist als die Korrelation. Dadurch entsteht eine Gleichung, mit der die Datenstrukturen für zukünftige Szenarien optimiert werden können.

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Korrelation vs. Regression

Nachfolgend sind einige wichtige Beispiele aufgeführt, die dazu beitragen, eine bessere Perspektive für die Unterscheidung und das Verständnis zwischen beiden zu schaffen.

• Die Regression wird eine Beziehung herstellen, um die Auswirkungen zu verstehen, die x auf y hat, um sich zu ändern und umgekehrt. Bei richtiger Korrelation können x und y ausgetauscht und erhalten werden, um die gleichen Ergebnisse zu erhalten.
• Die Korrelation basiert auf einem einzelnen statistischen Format oder einem Datenpunkt, während die Regression mit einer Gleichung ein ganz anderer Aspekt ist und mit einer Linie dargestellt wird.
• Die Korrelation hilft dabei, eine Beziehung zwischen zwei Variablen zu erstellen und zu definieren, und die Regression hilft andererseits herauszufinden, wie sich eine Variable auf eine andere auswirkt.
• Die in der Regression gezeigten Daten legen ein Ursache-Wirkungs-Muster fest, wenn Änderungen in Variablen auftreten. Wenn Änderungen für beide Variablen in die gleiche Richtung oder entgegengesetzt sind, haben die Variablen hier zur Korrelation eine singuläre Bewegung in jede Richtung.
• Bei der Korrelation können x und y vertauscht werden; in Regression wird es nicht anwendbar sein.
• Vorhersage und Optimierung funktionieren nur mit dem Regressionsverfahren und wären in der Korrelationsanalyse nicht praktikabel.
• Die Ursache-Wirkungs-Methodik würde versucht werden, durch Regression zu etablieren, was aber nicht der Fall ist.

Wann zu verwenden

• Korrelation – Wenn eine unmittelbare Notwendigkeit besteht, eine Richtung zu verstehen, ist die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen beteiligt.
• Regression – Wenn die numerische Antwort von y nach x optimiert und erklärt werden muss. Zu verstehen und eine Annäherung zu erstellen, wie y einen Einfluss auf x hat.

Zusammenfassen

Bei der Suche nach einer Lösung zum Erstellen eines robusten Modells, einer Gleichung oder zum Vorhersagen einer Antwort ist die Regression der beste Ansatz. Wenn Sie nach einer schnellen Antwort auf eine Zusammenfassung suchen, um die Stärke einer Beziehung zu identifizieren, wäre die Korrelation die beste Alternative.

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