Perbedaan antara regresi dan korelasi

Regresi vs Korelasi

Dalam statistik, menentukan hubungan antara dua variabel acak adalah penting. Ini memberikan kemampuan untuk membuat prediksi tentang satu variabel relatif terhadap yang lain. Analisis dan korelasi regresi diterapkan dalam ramalan cuaca, perilaku pasar keuangan, pembentukan hubungan fisik dengan eksperimen, dan dalam skenario dunia yang jauh lebih nyata.

Apa itu regresi?

Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menarik hubungan antara dua variabel. Sering ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang bergantung pada orang lain. Hubungan yang tepat antara variabel -variabel tersebut hanya dapat ditetapkan dengan metode regresi. Menentukan hubungan ini membantu untuk memahami dan memprediksi perilaku satu variabel ke yang lain.

Aplikasi paling umum dari analisis regresi adalah memperkirakan nilai variabel dependen untuk nilai atau kisaran nilai variabel independen yang diberikan. Misalnya, menggunakan regresi kami dapat menetapkan hubungan antara harga komoditas dan konsumsi, berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel acak. Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi dari set data, yang merupakan model matematika yang paling sesuai dengan data yang tersedia. Ini dapat dengan mudah diwakili oleh plot sebaran. Secara grafis, regresi setara dengan menemukan kurva pemasangan terbaik untuk set data GIKAN. Fungsi kurva adalah fungsi regresi. Menggunakan model matematika, permintaan komoditas dapat diprediksi untuk harga tertentu.

Oleh karena itu, analisis regresi banyak digunakan dalam memprediksi dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk membangun hubungan dalam data eksperimental, di bidang fisika, kimia, dan banyak ilmu alam dan disiplin teknik. Jika hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi linier, maka prosesnya dikenal sebagai regresi linier. Dalam plot sebaran, itu dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsinya bukan kombinasi linier dari parameter, maka regresi adalah non-linear.

Apa itu korelasi?

Korelasi adalah ukuran kekuatan hubungan antara dua variabel. Koefisien korelasi mengukur tingkat perubahan dalam satu variabel berdasarkan perubahan dalam variabel lainnya. Dalam statistik, korelasi terhubung dengan konsep ketergantungan, yang merupakan hubungan statistik antara dua variabel.

Koefisien korelasi Pearsons atau hanya koefisien korelasi R adalah nilai antara -1 dan 1 (-1≤r≤+1) . Ini adalah koefisien korelasi yang paling umum digunakan dan hanya valid untuk hubungan linier antara variabel. Jika r = 0, tidak ada hubungan, dan jika r≥0, hubungannya secara langsung proporsional; Saya.e. nilai satu variabel meningkat dengan meningkatnya yang lain. Jika R≤0, hubungannya berbanding terbalik; Saya.e. satu variabel berkurang seiring meningkatnya.

Karena kondisi linearitas, koefisien korelasi r juga dapat digunakan untuk menetapkan adanya hubungan linier antara variabel.

Apa perbedaan antara regresi dan korelasi?

Regresi memberikan bentuk hubungan antara dua variabel acak, dan korelasi memberikan tingkat kekuatan hubungan.

Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi, yang membantu mengekstrapolasi dan memprediksi hasil sementara korelasi hanya dapat memberikan informasi tentang arah mana yang mungkin berubah.

Model regresi linier yang lebih akurat diberikan oleh analisis, jika koefisien korelasi lebih tinggi. (| r | ≥0.8)