Correlación vs Regresión: Diferencia entre Correlación y Regresión

La necesidad básica de la diferencia entre ambos términos está conectada con el enfoque analítico estadístico que ofrece para encontrar las conexiones mutuas entre dos variables. La medida de cada una de esas conexiones y el impacto de esas predicciones se utilizan para identificar esos patrones analíticos en nuestro día a día.

Es bastante fácil confundirse entre los dos términos. Así es como se resaltaría su diferencia con una nota clave. La principal diferencia entre la correlación y la regresión es que las medidas del grado de relación entre dos variables; sean x e y. Aquí, la correlación es para medir el grado, mientras que la regresión es un parámetro para determinar cómo una variable afecta a otra.

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Coeficiente de correlación

Un coeficiente de correlación se aplica para medir un grado de asociación en las variables y generalmente se denomina coeficiente de correlación de Pearson, que se deriva de su fuente de origen. Este método se utiliza para problemas de asociación lineal. Piense en ello como una combinación de palabras que significan, una conexión entre dos variables, es decir, correlación.

Cuando una variable tiende a cambiar de una a otra, ya sea directa o indirectamente, se considera que está correlacionada. Está etiquetado como que no hay efecto de una variable sobre la otra. Para crear una mejor representación de esta cualidad, supongamos tales variables y llámelas x e y.

El coeficiente de correlación se mide en una escala con valores de +1 a 0 y -1. Cuando ambas variables aumentan, la correlación es positiva, y si una variable aumenta y la otra disminuye, la correlación es negativa.

Para medir los cambios en cada una de estas dos unidades, se consideran positivas y negativas.

El cambio positivo implica que las variables x e y tienen movimiento en la misma dirección.

El cambio negativo implica que las variables x e y se mueven en direcciones opuestas.

Si hay un efecto positivo o negativo en las variables, se crea una oportunidad para comprender la naturaleza de las tendencias en el futuro y predecirlas según las necesidades. Esta hipótesis estaría completamente basada en la naturaleza de las variables y definiría la naturaleza de cualquier evento físico o digital.

La principal fuente beneficiosa de correlación es que la tasa de resumen claro y conciso que define la naturaleza de las dos variables es bastante alta en comparación con el método de regresión.

Regresión

La regresión se puede definir como el parámetro para explicar la relación entre dos variables separadas. Es más una característica dependiente donde la acción de una variable afecta el resultado de la otra variable. Para ponerlo en los términos más simples, la regresión ayuda a identificar cómo las variables se afectan entre sí.

El análisis basado en regresión ayuda a determinar el estado de la relación entre dos variables, supongamos x e y. Eso ayuda a crear estimaciones sobre eventos y estructuras para hacer que las proyecciones futuras sean más identificables.

La intención del análisis basado en regresión es estimar el valor de una variable aleatoria que se basa completamente en las dos variables, es decir, x e y. El análisis de regresión lineal es el más alineado y adecuado y se adapta a casi todos los puntos de datos. La principal ventaja basada en la regresión es el análisis detallado que crea, que es más sofisticado que la correlación. Esto crea una ecuación que se puede utilizar para optimizar las estructuras de datos para escenarios futuros.

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Correlación vs Regresión

A continuación se enumeran algunos ejemplos clave que ayudarán a crear una mejor perspectiva para diferenciar y comprender entre ambos.

• La regresión dará relación para entender los efectos que tiene x sobre y al cambiar y viceversa. Con una correlación adecuada, x e y se pueden intercambiar y obtener para obtener los mismos resultados.
• La correlación se basa en un solo formato estadístico o un punto de datos, mientras que la regresión es un aspecto completamente diferente con una ecuación y se representa con una línea.
• La correlación ayuda a crear y definir una relación entre dos variables y la regresión, por otro lado, ayuda a descubrir cómo una variable afecta a otra.
• Los datos que se muestran en la regresión establecen un patrón de causa y efecto cuando se produce un cambio en las variables. Cuando los cambios son en la misma dirección o en sentido contrario para ambas variables, por correlación aquí, las variables tienen un movimiento singular en cualquier dirección.
• En correlación, x e y pueden intercambiarse; en regresión, no será aplicable.
• La predicción y la optimización solo funcionarán con el método de regresión y no serían viables en el análisis de correlación.
• La metodología de causa y efecto se intentaría establecer por regresión, mientras que no.

Cuándo usar

• Correlación: cuando existe un requisito inmediato de comprensión de una dirección, se trata de la relación entre dos o más variables.
• Regresión: cuando existe un requisito para optimizar y explicar la respuesta numérica de y a x. Comprender y crear una aproximación de cómo y an influye en x.

Para resumir

Cuando se busca una solución para construir un modelo robusto, una ecuación o para predecir la respuesta, la regresión es el mejor enfoque. Si busca una respuesta rápida sobre un resumen para identificar la fuerza de una relación, la correlación sería la mejor alternativa.

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