Correlazione vs regressione: differenza tra correlazione e regressione

L'esigenza fondamentale della differenza tra i due termini è connessa all'approccio analitico statistico che offre per trovare le connessioni reciproche tra due variabili. La misura di ciascuna di queste connessioni e l'impatto di tali previsioni vengono utilizzate per identificare quei modelli analitici nella nostra vita quotidiana.

È abbastanza facile confondersi tra i due termini. Ecco come la loro differenza verrebbe evidenziata con una nota chiave. La principale differenza tra correlazione e regressione è che le misure del grado di relazione tra due variabili; siano x e y. Qui, la correlazione è per la misurazione del grado, mentre la regressione è un parametro per determinare come una variabile influenzi un'altra.

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Coefficiente di correlazione

Un coefficiente di correlazione viene applicato per misurare un grado di associazione nelle variabili ed è solitamente chiamato coefficiente di correlazione di Pearson, che deriva dalla sua fonte di origine. Questo metodo viene utilizzato per problemi di associazione lineare. Pensala come una combinazione di parole che significano, una connessione tra due variabili, cioè la correlazione.

Quando una variabile tende a cambiare da una all'altra, sia essa diretta o indiretta, si considera correlata. È etichettato come se non vi fosse alcun effetto di una variabile sull'altra. Per creare una migliore rappresentazione di questa qualità, assumiamo tali variabili e denominiamole x e y.

Il coefficiente di correlazione è misurato su una scala con valori da +1 a 0 e -1. Quando entrambe le variabili aumentano, la correlazione è positiva e se una variabile aumenta e l'altra diminuisce, la correlazione è negativa.

Per misurare i cambiamenti in ciascuna di queste due unità, sono considerati positivi e negativi.

Il cambiamento positivo implica che le variabili xey hanno movimento nella stessa direzione.

Un cambiamento negativo implica che le variabili xey si muovano in direzioni opposte.

Se c'è un effetto positivo o negativo sulle variabili, crea un'opportunità per comprendere la natura delle tendenze future e prevederle per il meglio delle esigenze. Questa ipotesi sarebbe completamente basata sulla natura delle variabili e definirebbe la natura di eventuali eventi fisici o digitali.

La principale fonte benefica di correlazione è che il tasso di sintesi concisa e chiara che definisce la natura delle due variabili è piuttosto elevato rispetto al metodo di regressione.

Regressione

La regressione può essere definita come il parametro per spiegare la relazione tra due variabili separate. È più una caratteristica dipendente in cui l'azione di una variabile influisce sul risultato dell'altra variabile. Per dirla nei termini più semplici, la regressione aiuta a identificare come le variabili si influenzano a vicenda.

L'analisi basata sulla regressione aiuta a capire lo stato della relazione tra due variabili, supponiamo x e y. Ciò aiuta a creare stime su eventi e strutture per rendere le proiezioni future più facilmente riconoscibili.

L'intenzione dell'analisi basata sulla regressione è stimare il valore di una variabile casuale che è interamente basata sulle due variabili, cioè xey. L'analisi di regressione lineare è la più allineata e adatta e si adatta a quasi tutti i punti dati. Il principale vantaggio basato sulla regressione è l'analisi dettagliata che crea, che è più sofisticata della correlazione. Questo crea un'equazione che può essere utilizzata per ottimizzare le strutture dei dati per scenari futuri.

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Correlazione vs regressione

Di seguito sono elencati alcuni esempi chiave che aiuteranno a creare una migliore prospettiva sulla differenziazione e la comprensione tra entrambi.

• La regressione darà relazione per comprendere gli effetti che x ha su y per cambiare e viceversa. Con una corretta correlazione, x e y possono essere scambiati e ottenuti per ottenere gli stessi risultati.
• La correlazione si basa su un unico formato statistico o un punto dati, mentre la regressione è un aspetto completamente diverso con un'equazione ed è rappresentata con una linea.
• La correlazione aiuta a creare e definire una relazione tra due variabili e la regressione, d'altra parte, aiuta a scoprire come una variabile influisce su un'altra.
• I dati mostrati nella regressione stabiliscono un modello di causa ed effetto quando si verifica un cambiamento nelle variabili. Quando i cambiamenti sono nella stessa direzione o opposti per entrambe le variabili, per la correlazione qui, le variabili hanno un movimento singolare in qualsiasi direzione.
• In correlazione, xey possono essere scambiati; in regressione, non sarà applicabile.
• La previsione e l'ottimizzazione funzioneranno solo con il metodo di regressione e non sarebbero praticabili nell'analisi di correlazione.
• La metodologia di causa ed effetto sarebbe tentata di stabilire mediante regressione, mentre non lo è.

Quando usare

• Correlazione – Quando c'è un'esigenza immediata per una direzione da capire, è coinvolta la relazione tra due o più variabili.
• Regressione: quando è necessario ottimizzare e spiegare la risposta numerica da y a x. Comprendere e creare un'approssimazione di come y influenza x.

Riassumere

Quando si cerca una soluzione per costruire un modello robusto, un'equazione o per prevedere la risposta, la regressione è l'approccio migliore. Se cerchi una risposta rapida su un riassunto per identificare la forza di una relazione, la correlazione sarebbe l'alternativa migliore.

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