Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression?

Einführung

Statistische Analysen werden als mächtiges Werkzeug in der Marketingbranche eingesetzt. Es hilft Unternehmen, den Preis und den Umsatz eines Produkts zu bestimmen. Korrelation und Regression sind die wichtigsten statistischen Analysetechniken, die die qualitative und quantitative Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen definieren. In diesem Beitrag werden die Konzepte der Korrelation und Regression sowie die Unterschiede zwischen beiden ausführlich beschrieben.

Was ist Korrelation?

Der Begriff Korrelation besteht aus zwei Teilen – co, was zusammen sein bedeutet, und relation, was die Verbindung zwischen zwei Variablen erklärt. Es misst den Grad der Assoziation zwischen zwei Variablen, wenn sich eine Variable ändert.

Ein klassisches Beispiel für eine Korrelation ist zwischen Nachfrage und Preis zu sehen. Wenn der Preis eines Produkts steigt, sinkt seine Nachfrage. Ebenso steigt die Nachfrage, wenn der Preis eines Produkts sinkt. Diese umgekehrte Beziehung wird als negative Korrelation bezeichnet.

Der Grad der Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen wird durch Korrelationsanalyse getestet. Es hilft uns, das Vorhandensein oder Fehlen einer Verbindung zwischen den Variablen herauszufinden. Falls die Variablen verwandt sind, können wir den Grad der Assoziation durch Korrelationsanalyse ermitteln. Korrelation hilft bei der Marktforschung sehr. Es hilft uns, die Leistung einer Kampagne und den Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung basierend auf Faktoren wie Verbraucherverhalten, Kultur, Wetter und Werbung vorherzusagen.

Die Korrelation wird in verschiedene Kategorien eingeteilt. Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Korrelationen: positive und negative. Bewegt sich eine Variable in die gleiche Richtung wie die andere veränderte Variable, spricht man von positiver Korrelation. Wenn sich die andere Variable in die entgegengesetzte Richtung zu der geänderten Variable bewegt, spricht man von einer negativen Korrelation.

Die anderen Arten von Korrelationen sind einfach, partiell und mehrfach. Wenn die Korrelation den Grad der Beziehung zwischen zwei Variablen bestimmt, spricht man von einer einfachen Korrelation. Beispielsweise wird die Beziehung zwischen den Noten eines Schülers und den während einer Sitzung besuchten Klassen als einfache Korrelation behandelt. Bei der Teilkorrelation wird die Beziehung zwischen drei oder vier Variablen betrachtet. Zwei dieser Variablen werden jedoch konstant gehalten, und die Wirkung der anderen beiden wird berücksichtigt.

Wenn wir das obige Beispiel nehmen, hängen die Noten eines Schülers mit der Anwesenheit und der Unterrichtsmethode zusammen. Die anderen beiden Variablen, wie die Verwendung von Technologie zum Unterrichten von Schülern und das Lernen in der realen Welt, sind konstant. Das letzte sind die multiplen Korrelationen, die die Beziehung zwischen drei oder mehr Variablen bestimmen. Der Unterschied zwischen partiellen und multiplen Korrelationen besteht darin, dass die partielle Korrelation nur die Beziehung zwischen zwei Variablen bestimmt und die verbleibenden Variablen als Konstanten behandelt werden. Andererseits helfen verschiedene Korrelationen, den Grad und die Richtung einer Beziehung zwischen drei oder vier Variablen gleichzeitig zu finden.

Die letzte Kategorie ist eine lineare und nichtlineare Korrelation. Sie können als Änderungsverhältnis zwischen zwei Variablen beschrieben werden. Bei einer linearen Korrelation besteht eine direkte Beziehung zwischen zwei Variablen. Beispielsweise besteht ein direkter Zusammenhang zwischen dem verfügbaren Rohmaterial und den produzierten Fertigwaren. Wenn das Rohmaterial 5 kg beträgt, beträgt die Produktion von Fertigwaren 1 kg.

Wenn das verfügbare Rohmaterial 10 kg beträgt, beträgt die Produktion von Fertigwaren 2 kg und so weiter. Bei der nichtlinearen Korrelation gibt es kein konstantes Verhältnis zwischen zwei Variablen. Wenn sich beispielsweise Variable A in einer Umgebung x-mal ändert, ändert sich Variable B in einer anderen Umgebung 2-mal. Auch hier gilt: Wenn sich Variable A x mal ändert, ändert sich B 5x mal.

Es gibt zwei Methoden, um die Korrelation zwischen zwei oder mehr Variablen herauszufinden. Die erste ist die grafische Methode, die Streudiagramme und Grafiken verwendet, um die Korrelation zu bestimmen. In einem Streudiagramm werden die Variablen auf der X- und Y-Achse eines Diagramms erwähnt und die Werte als Punkte im Diagramm dargestellt. Wenn sich die Punkte in einer geraden Linie nach oben bewegen, besteht eine perfekte positive Korrelation. Bewegen sich die Punkte jedoch geradlinig nach unten, liegt eine perfekte negative Korrelation vor.

Die andere Methode zur Bestimmung der Korrelation zwischen Variablen ist die algebraische Methode, die Korrelationskoeffizienten verwendet.

Was ist Regression?

Während die Korrelation bestimmt, ob eine Beziehung zwischen zwei Variablen besteht, sagt uns die Regression etwas über die Wirkung, die zwei Variablen aufeinander haben. Es sagt uns, wie eine Variable von einer anderen unabhängigen Variablen abhängig ist. Bei der Regression gibt es zwei Variablen: eine unabhängige und eine abhängige. Die unabhängige Variable fungiert als Basis oder Standard für die Vorhersage einer anderen Variablen, die als abhängige Variable bezeichnet wird.

Beispielsweise wirkt sich die Niederschlagsmenge in einem bestimmten Jahr auf das Wachstum der Pflanzen im Land aus. In diesem Fall hilft uns die Regression zu bestimmen, inwieweit die Niederschlagsmenge die Entwicklung der Pflanzen beeinflusst. Hier ist die Niederschlagsmenge die unabhängige Variable, während das Pflanzenwachstum die abhängige Variable ist. Ein weiteres Beispiel für eine Regression kann die Höhe der auf das Produkt erhobenen Steuern und der Preis dieser Ware sein. Auch hier ist die Höhe der auferlegten Steuer eine unabhängige Variable, und der Preis der Ware ist die abhängige Variable.

Das Ausmaß der Beziehung zwischen zwei Variablen wird durch Regressionsanalyse ermittelt. Dies geschieht mit Hilfe von Linien und algebraischen Gleichungen.

Was ist der Unterschied zwischen Korrelation und Regression?

In erster Linie scheinen Korrelation und Regression dieselben Konzepte zu sein. Es gibt jedoch einige Unterschiede zwischen den beiden, die unten diskutiert wurden.

• Die Korrelation hilft uns, den Grad der Beziehung zwischen zwei Variablen zu bestimmen, unabhängig davon, ob sie miteinander in Beziehung stehen oder nicht. Andererseits bestimmt die Regression das Ausmaß, in dem zwei Variablen zusammenhängen.
• Während Korrelation ein relatives Maß zwischen zwei oder mehr Variablen ist, ist Regression ein absolutes Maß zwischen Variablen.
• Wir können die Korrelation nicht als Prognoseinstrument behandeln. Andererseits hilft die Regression bei der Vorhersage möglicher Ergebnisse. Durch Regression können wir den Wert der abhängigen Variablen vorhersagen, wenn der Wert der unabhängigen Variablen verfügbar ist.
• Der Korrelationskoeffizient ist in einem Diagramm sowohl vom Ursprung als auch vom Maßstab unabhängig, während der Regressionskoeffizient nur von der Änderung des Ursprungs und nicht vom Maßstab unabhängig ist.
• In Korrelation haben die Variablen keine Maßeinheiten. Allerdings müssen bei der Regression die Maßeinheiten der Variablen berücksichtigt werden.
• Der Wert einer Korrelation liegt zwischen -1 bis +1. Der Regressionswert sollte jedoch mit algebraischen Gleichungen bestimmt werden. Der Wert der Korrelation kann null sein, aber die Regression kann nicht null sein.
• Korrelation wird verwendet, um eine direkte Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu erklären. Andererseits wird die Regression verwendet, um Ergebnisse mit Hilfe numerischer Antworten vorherzusagen.
• Bei der Korrelation benötigen wir keine mathematischen Gleichungen, während bei der Regression eine algebraische Gleichung ein Muss ist.
• In Korrelation können Sie die Werte von X und Y in einem Diagramm ändern, da beide Variablen unabhängig sind. Bei der Regression können X- und Y-Werte jedoch nicht ausgetauscht werden, da einer von ihnen eine abhängige Variable ist.

Warum Korrelation und Regression in der Wirtschaft verwenden?

Auch wenn Korrelation und Regression wie theoretische Konzepte erscheinen mögen, sind sie für Unternehmen wertvoll. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Korrelation und Regression für Unternehmen von Vorteil sind:

• Die wichtigste Bedeutung bei der Verwendung der Regressionsanalyse ist die Vorhersage der Verbraucherreaktion. Die Regression ermöglicht es Unternehmen, mögliche Chancen und potenzielle Risiken auf dem Markt vorherzusagen, und hilft bei der Analyse der Nachfrage auf dem Markt und der Berechnung möglicher Produktkäufe. Dies ermöglicht es Unternehmen auch, ihr Budget zu planen und Einnahmen zu prognostizieren.
• Die Regression hilft auch bei der Verbesserung der Effizienz von Abläufen oder Diensten. Unternehmen können die Faktoren herausfinden, die Produktivität und Effizienz behindern.
• Da die Regression auf Ursache und Wirkung basiert, ermöglicht sie es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen erwägen, die Produktion bestimmter Waren zu erhöhen, aber es verfügt nur über begrenzte Rohstoffe. In diesem Fall generiert das Unternehmen möglicherweise keine Einnahmen, wenn ein anderes Produkt denselben Rohstoff benötigt. Daher muss das Unternehmen herausfinden, welches Produkt es herstellen sollte, um seine Einnahmen zu maximieren.
• Die Korrelation hilft bei der Marktforschung, da sie es Unternehmen ermöglicht, festzustellen, ob zwei Variablen zusammenhängen. Dies erleichtert es Unternehmen, nur die Faktoren zu berücksichtigen, die sich direkt auf den Umsatz oder Umsatz auswirken.

Fazit

Korrelation und Regression spielen auch beim maschinellen Lernen, Deep Learning und der KI eine entscheidende Rolle, um kontinuierliche Werte innerhalb eines großen Datensatzes vorherzusagen. Wenn Sie ein großes Interesse an ML oder Deep Learning haben und eine Karriere im selben Bereich aufbauen möchten, ist es für Sie von Vorteil, wenn Sie sich mit Korrelation und Regression auskennen. Das Advanced Certificate Program in Machine Learning und Deep Learning von upGrad hilft Ihnen, das Konzept der Regression in der Tiefe und seine praktische Anwendung beim maschinellen Lernen zu verstehen. Mehr als 40.000 Menschen aus mehr als 85 Ländern haben sich für verschiedene Programme bei upGrad angemeldet. Neben Peer-Learning bietet upGrad allen seinen Schülern auch eine 360-Grad-Karriereunterstützung.