Correlação vs Regressão: Diferença entre Correlação e Regressão

A necessidade básica da diferença entre os dois termos está ligada à abordagem analítica estatística que oferece para encontrar as conexões mútuas entre duas variáveis. A medida de cada uma dessas conexões e o impacto dessas previsões são usados ​​para identificar esses padrões analíticos em nosso dia a dia.

É muito fácil ficar confuso entre os dois termos. Veja como a diferença deles seria destacada com uma nota chave. A principal diferença na correlação vs regressão é que as medidas do grau de relacionamento entre duas variáveis; sejam x e y. Aqui, a correlação é para a medição do grau, enquanto a regressão é um parâmetro para determinar como uma variável afeta outra.

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Coeficiente de correlação

Um coeficiente de correlação é aplicado para medir um grau de associação nas variáveis ​​e geralmente é chamado de coeficiente de correlação de Pearson, que deriva de sua fonte de origem. Este método é usado para problemas de associação linear. Pense nisso como uma combinação de significado das palavras, uma conexão entre duas variáveis, ou seja, correlação.

Quando uma variável tende a mudar de uma para outra, seja ela direta ou indireta, ela é considerada correlacionada. É rotulado como não há efeito de uma variável sobre a outra. Para criar uma representação melhor dessa qualidade, vamos supor tais variáveis ​​e nomeá-las x e y.

O coeficiente de correlação é medido em uma escala com valores de +1 a 0 e -1. Quando ambas as variáveis ​​aumentam, a correlação é positiva, e se uma variável aumenta e a outra diminui, a correlação é negativa.

Para medir as mudanças em cada uma dessas duas unidades, elas são consideradas positivas e negativas.

A mudança positiva implica que as variáveis ​​x e y têm movimento na mesma direção.

Mudança negativa implica que as variáveis ​​x e y estão se movendo em direções opostas.

Se houver um efeito positivo ou negativo nas variáveis, cria-se uma oportunidade para entender a natureza das tendências no futuro e prever as melhores necessidades. Essa hipótese seria totalmente baseada na natureza das variáveis ​​e definiria a natureza de quaisquer eventos físicos ou digitais.

A principal fonte benéfica de correlação é que a taxa de resumo conciso e claro que define a natureza das duas variáveis ​​é bastante alta em comparação com o método de regressão.

Regressão

A regressão pode ser definida como o parâmetro para explicar a relação entre duas variáveis ​​separadas. É mais uma característica dependente onde a ação de uma variável afeta o resultado da outra variável. Para colocar em termos mais simples, a regressão ajuda a identificar como as variáveis ​​afetam umas às outras.

A análise baseada em regressão ajuda a descobrir o status do relacionamento entre duas variáveis, suponha que x e y. Isso ajuda a criar estimativas sobre eventos e estruturas para tornar as projeções futuras mais relacionáveis.

A intenção da análise baseada em regressão é estimar o valor de uma variável aleatória que é inteiramente baseada nas duas variáveis, ou seja, x e y. A análise de regressão linear é a mais alinhada e adequada e se encaixa em quase todos os pontos de dados. A principal vantagem baseada na regressão é a análise detalhada que ela cria, que é mais sofisticada que a correlação. Isso cria uma equação que pode ser usada para otimizar as estruturas de dados para cenários futuros.

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Correlação vs Regressão

Abaixo estão listados alguns exemplos-chave que ajudarão a criar uma melhor perspectiva sobre a diferenciação e compreensão entre ambos.

• A regressão dará relação para entender os efeitos que x tem sobre y mudar e vice-versa. Com a correlação adequada, xey podem ser trocados e obtidos para obter os mesmos resultados.
• A correlação é baseada em um único formato estatístico ou um ponto de dados, enquanto a regressão é um aspecto totalmente diferente com uma equação e é representada por uma linha.
• A correlação ajuda a criar e definir uma relação entre duas variáveis, e a regressão, por outro lado, ajuda a descobrir como uma variável afeta outra.
• Os dados mostrados na regressão estabelecem um padrão de causa e efeito quando ocorre mudança nas variáveis. Quando as mudanças são na mesma direção ou opostas para ambas as variáveis, para correlação aqui, as variáveis ​​têm um movimento singular em qualquer direção.
• Em correlação, xey podem ser trocados; na regressão, não será aplicável.
• A previsão e otimização só funcionarão com o método de regressão e não seriam viáveis ​​na análise de correlação.
• A metodologia de causa e efeito seria tentada por regressão, mas não.

Quando usar

• Correlação – Quando há uma necessidade imediata de compreensão de uma direção, a relação entre duas ou mais variáveis ​​está envolvida.
• Regressão – Quando há a necessidade de otimizar e explicar a resposta numérica de y a x. Compreender e criar uma aproximação de como y influencia x.

Para resumir

Ao procurar uma solução para construir um modelo robusto, uma equação ou para prever a resposta, a regressão é a melhor abordagem. Se estiver procurando uma resposta rápida sobre um resumo para identificar a força de um relacionamento, a correlação seria a melhor alternativa.

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