Korelasi vs Regresi: Perbedaan Antara Korelasi dan Regresi

Kebutuhan dasar akan perbedaan antara kedua istilah tersebut terkait dengan pendekatan analitik statistik yang ditawarkannya untuk menemukan hubungan timbal balik antara dua variabel. Ukuran masing-masing koneksi tersebut dan dampak prediksi tersebut digunakan untuk mengidentifikasi pola analitis tersebut dalam kehidupan kita sehari-hari.

Sangat mudah untuk bingung antara kedua istilah tersebut. Inilah bagaimana perbedaan mereka akan disorot dengan catatan utama. Perbedaan utama dalam korelasi vs regresi adalah bahwa ukuran derajat hubungan antara dua variabel; biarkan mereka menjadi x dan y. Di sini korelasi digunakan untuk mengukur derajat, sedangkan regresi adalah parameter untuk menentukan bagaimana satu variabel mempengaruhi variabel lainnya.

Kursus AI Online Terbaik dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Harus Dibaca: Regresi Linier Berganda di R

Koefisien Korelasi

Koefisien korelasi diterapkan untuk mengukur derajat asosiasi dalam variabel dan biasanya disebut koefisien korelasi Pearson, yang diturunkan dari sumber asalnya. Metode ini digunakan untuk masalah asosiasi linier. Anggap saja sebagai kombinasi makna kata, hubungan antara dua variabel, yaitu korelasi.

Ketika suatu variabel cenderung berubah dari satu ke yang lain, baik langsung maupun tidak langsung, itu dianggap berkorelasi. Itu diberi label seperti tidak ada efek dari satu variabel pada yang lain. Untuk membuat representasi yang lebih baik dari kualitas ini, mari kita asumsikan variabel tersebut dan beri nama x dan y.

Koefisien korelasi diukur pada skala dengan nilai dari +1 sampai 0 dan -1. Ketika kedua variabel meningkat, korelasinya positif, dan jika satu variabel meningkat, dan variabel lainnya menurun, korelasinya negatif.

Untuk mengukur perubahan di masing-masing dua unit ini, mereka dianggap positif dan negatif.

Perubahan positif menyiratkan bahwa variabel x dan y memiliki gerakan dalam arah yang sama.

Perubahan negatif menyiratkan bahwa variabel x dan y bergerak dalam arah yang berlawanan.

Jika ada efek positif atau negatif pada variabel, itu menciptakan peluang untuk memahami sifat tren di masa depan dan memprediksinya untuk kebutuhan terbaik. Hipotesis ini akan sepenuhnya didasarkan pada sifat variabel dan akan menentukan sifat dari setiap peristiwa fisik atau digital.

Sumber utama korelasi yang bermanfaat adalah bahwa tingkat ringkasan singkat dan jelas yang mendefinisikan sifat kedua variabel cukup tinggi dibandingkan dengan metode regresi.

Regresi

Regresi dapat didefinisikan sebagai parameter untuk menjelaskan hubungan antara dua variabel yang terpisah. Ini lebih merupakan fitur dependen di mana tindakan satu variabel memengaruhi hasil variabel lainnya. Sederhananya, regresi membantu mengidentifikasi bagaimana variabel mempengaruhi satu sama lain.

Analisis berbasis regresi membantu untuk mengetahui status hubungan antara dua variabel, misalkan x dan y. Itu membantu membuat estimasi pada peristiwa dan struktur untuk membuat proyeksi masa depan lebih relevan.

Maksud dari analisis berbasis regresi adalah untuk memperkirakan nilai variabel acak yang seluruhnya didasarkan pada dua variabel, yaitu x dan y. Analisis regresi linier adalah yang paling selaras dan cocok dan cocok untuk hampir semua titik data. Keuntungan utama berdasarkan regresi adalah analisis terperinci yang dibuatnya, yang lebih canggih daripada korelasi. Ini menciptakan persamaan yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan struktur data untuk skenario masa depan.

Baca: 6 Jenis Model Regresi di ML

Korelasi vs Regresi

Tercantum di bawah ini adalah beberapa contoh utama yang akan membantu menciptakan perspektif yang lebih baik dalam membedakan dan memahami di antara keduanya.

• Regresi akan memberikan relasi untuk memahami pengaruh x terhadap y terhadap perubahan dan sebaliknya. Dengan korelasi yang tepat, x dan y dapat dipertukarkan dan diperoleh untuk mendapatkan hasil yang sama.
• Korelasi didasarkan pada format statistik tunggal atau titik data, sedangkan regresi adalah aspek yang sama sekali berbeda dengan persamaan dan diwakili dengan garis.
• Korelasi membantu menciptakan dan mendefinisikan hubungan antara dua variabel, dan regresi, di sisi lain, membantu mengetahui bagaimana satu variabel memengaruhi variabel lainnya.
• Data yang ditunjukkan dalam regresi membentuk pola sebab dan akibat ketika perubahan terjadi pada variabel. Ketika perubahan dalam arah yang sama atau berlawanan untuk kedua variabel, untuk korelasi di sini, variabel memiliki gerakan tunggal ke segala arah.
• Dalam korelasi, x dan y dapat dipertukarkan; dalam regresi, itu tidak akan berlaku.
• Prediksi dan optimasi hanya akan bekerja dengan metode regresi dan tidak akan layak dalam analisis korelasi.
• Metodologi sebab dan akibat akan dicoba untuk dibangun dengan regresi, sedangkan bukan itu.

Kapan Menggunakan

• Korelasi - Ketika ada persyaratan langsung untuk memahami arah, hubungan antara dua atau lebih variabel terlibat.
• Regresi – Ketika ada persyaratan untuk mengoptimalkan dan menjelaskan respons numerik dari y ke x. Untuk memahami dan membuat pendekatan tentang bagaimana y mempengaruhi x.

Untuk meringkas

Saat mencari solusi untuk membangun model yang kuat, persamaan, atau untuk memprediksi respons, regresi adalah pendekatan terbaik. Jika mencari respons cepat atas ringkasan untuk mengidentifikasi kekuatan suatu hubungan, korelasi akan menjadi alternatif terbaik.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT -B Status Alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.