Corelație vs regresie: diferența dintre corelație și regresie

Nevoia de bază pentru diferența dintre ambii termeni este legată de abordarea statistică analitică pe care o oferă pentru a găsi legăturile reciproce dintre două variabile. Măsura fiecăreia dintre aceste conexiuni și impactul acelor predicții sunt folosite pentru a identifica acele modele analitice în viața noastră de zi cu zi.

Este destul de ușor să fii confundat între cei doi termeni. Iată cum ar fi evidențiată diferența lor cu o notă cheie. Principala diferență în corelație vs regresie este că măsurile gradului de relație între două variabile; să fie x și y. Aici, corelația este pentru măsurarea gradului, în timp ce regresia este un parametru pentru a determina modul în care o variabilă o afectează pe alta.

Cele mai bune cursuri de inteligență artificială online de la cele mai bune universități din lume – masterat, programe postuniversitare executive și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Trebuie citit: Regresia liniară multiplă în R

Coeficient de corelație

Un coeficient de corelație este aplicat pentru a măsura un grad de asociere în variabile și este de obicei numit coeficientul de corelație al lui Pearson, care derivă din sursa sa de origine. Această metodă este utilizată pentru probleme de asociere liniară. Gândiți-vă la asta ca la o combinație de cuvinte care înseamnă, o legătură între două variabile, adică o corelație.

Atunci când o variabilă tinde să se schimbe de la una la alta, directă sau indirectă, este considerată corelată. Este etichetat astfel încât nu există niciun efect al unei variabile asupra celeilalte. Pentru a crea o reprezentare mai bună a acestei calități, să presupunem astfel de variabile și să le numim x și y.

Coeficientul de corelație este măsurat pe o scară cu valori de la +1 la 0 și -1. Când ambele variabile cresc, corelația este pozitivă, iar dacă o variabilă crește, iar cealaltă scade, corelația este negativă.

Pentru a măsura modificările din fiecare dintre aceste două unități, acestea sunt considerate pozitive și negative.

Schimbarea pozitivă implică faptul că variabilele x și y au mișcare în aceeași direcție.

Schimbarea negativă implică faptul că variabilele x și y se mișcă în direcții opuse.

Dacă există un efect pozitiv sau negativ asupra variabilelor, acesta creează o oportunitate de a înțelege natura tendințelor în viitor și de a o prezice pentru cele mai bune nevoi. Această ipoteză s-ar baza complet pe natura variabilelor și ar defini natura oricăror evenimente fizice sau digitale.

Principala sursă benefică de corelație este aceea că rata rezumatului concis și clar care definește natura celor două variabile este destul de mare în comparație cu metoda regresiei.

Regresia

Regresia poate fi definită ca parametrul care explică relația dintre două variabile separate. Este mai mult o caracteristică dependentă în care acțiunea unei variabile afectează rezultatul celeilalte variabile. Pentru a exprima în cei mai simpli termeni, regresia ajută la identificarea modului în care variabilele se afectează reciproc.

Analiza bazată pe regresie ajută la stabilirea stării relației dintre două variabile, să presupunem x și y. Acest lucru ajută la crearea estimărilor asupra evenimentelor și structurilor pentru a face proiecțiile viitoare mai identificabile.

Intenția analizei bazate pe regresie este de a estima valoarea unei variabile aleatoare care se bazează în întregime pe cele două variabile, adică x și y. Analiza de regresie liniară este cea mai aliniată și potrivită și se potrivește aproape tuturor punctelor de date. Principalul avantaj bazat pe regresie este analiza detaliată pe care o creează, care este mai sofisticată decât corelația. Aceasta creează o ecuație care poate fi utilizată pentru optimizarea structurilor de date pentru scenarii viitoare.

Citiți: 6 tipuri de modele de regresie în ML

Corelație vs regresie

Mai jos sunt enumerate câteva exemple cheie care vor ajuta la crearea unei perspective mai bune asupra diferențierii și înțelegerii dintre ambele.

• Regresia va oferi relația de a înțelege efectele pe care x le are asupra lui y să se schimbe și invers. Cu o corelație adecvată, x și y pot fi interschimbate și obținute pentru a obține aceleași rezultate.
• Corelația se bazează pe un singur format statistic sau pe un punct de date, în timp ce regresia este un aspect complet diferit cu o ecuație și este reprezentată cu o linie.
• Corelația ajută la crearea și definirea unei relații între două variabile, iar regresia, pe de altă parte, ajută la aflarea modului în care o variabilă o afectează pe alta.
• Datele prezentate în regresie stabilesc un model cauza-efect atunci când apare schimbarea variabilelor. Când schimbările sunt în aceeași direcție sau opusă pentru ambele variabile, pentru corelare aici, variabilele au o mișcare singulară în orice direcție.
• În corelație, x și y pot fi interschimbate; în regresie, nu va fi aplicabilă.
• Predicția și optimizarea vor funcționa numai cu metoda de regresie și nu ar fi viabile în analiza corelației.
• Metodologia cauzei și efectului ar fi încercată să fie stabilită prin regresie, în timp ce nu ea.

Când să utilizați

• Corelație – Când există o cerință imediată pentru o direcție de înțeles, este implicată relația dintre două sau mai multe variabile.
• Regresie – Când există o cerință de optimizare și explicație a răspunsului numeric de la y la x. Pentru a înțelege și a crea o aproximare a modului în care y influențează x.

A rezuma

Când căutați o soluție pentru a construi un model robust, o ecuație sau pentru a prezice răspunsul, regresia este cea mai bună abordare. Dacă căutați un răspuns rapid la un rezumat pentru a identifica puterea unei relații, corelația ar fi cea mai bună alternativă.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și IA, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT -B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.