¿Cuál es la diferencia entre correlación y regresión?

Introducción

El análisis estadístico se utiliza como una herramienta poderosa en la industria del marketing. Ayuda a las empresas a determinar el precio y las ventas de un producto. La correlación y la regresión son las técnicas de análisis estadístico más vitales que definen la relación cualitativa y cuantitativa entre dos o más variables. Esta publicación describirá en detalle los conceptos de correlación y regresión y las diferencias entre los dos.

¿Qué es la correlación?

El término correlación consta de dos partes: co, que significa estar juntos, y relación, que explica la conexión entre dos variables. Mide el grado de asociación entre dos variables cuando cambia una variable.

Un ejemplo clásico de correlación se puede ver entre la demanda y el precio. A medida que sube el precio de un producto, su demanda disminuye. De manera similar, si el precio de un producto baja, su demanda aumenta. Esta relación inversa se llama correlación negativa.

El grado de relación entre dos o más variables se prueba a través del análisis de correlación. Nos ayuda a determinar la presencia o ausencia de una conexión entre las variables. En caso de que las variables estén relacionadas, podemos encontrar el grado de asociación a través del análisis de correlación. La correlación ayuda mucho durante la investigación de mercado. Nos ayuda a predecir el rendimiento de una campaña y la venta de un producto o servicio en función de factores como el comportamiento del consumidor, la cultura, el clima y los anuncios.

La correlación se divide en varias categorías. Hay principalmente dos tipos de correlación: positiva y negativa. Si una variable se mueve en la misma dirección que la otra variable modificada, se denomina correlación positiva. De manera similar, si la otra variable se mueve en la dirección opuesta a la variable que ha cambiado, se denomina correlación negativa.

Los otros tipos de correlaciones son simples, parciales y múltiples. Cuando la correlación determina el grado de relación entre dos variables, se denomina correlación simple. Por ejemplo, la relación entre las notas de un alumno y las clases a las que ha asistido durante una sesión se tratará como una correlación simple. En la correlación parcial se considera la relación entre tres o cuatro variables. Sin embargo, dos de esas variables se mantienen constantes y se considera el efecto de las otras dos.

Si tomamos el ejemplo anterior, las calificaciones de un estudiante están asociadas con la asistencia y el método de enseñanza. Las otras dos variables, como el uso de la tecnología para enseñar a los estudiantes y el aprendizaje en el mundo real, son constantes. Por último están las correlaciones múltiples que determinan la relación entre tres o más variables. La diferencia entre correlaciones parciales y múltiples es que la correlación parcial determina la relación solo entre dos variables, y las variables restantes se tratan como constantes. Por otro lado, varias correlaciones ayudan a encontrar el grado y la dirección de una relación entre tres o cuatro variables simultáneamente.

La última categoría es una correlación lineal y no lineal. Se pueden describir como la relación de cambio entre dos variables. En una correlación lineal, existe una relación directa entre dos variables. Por ejemplo, existe una relación directa entre la materia prima disponible y los productos terminados producidos. Si la materia prima es de 5 kg, la producción de productos terminados es de 1 kg.

De manera similar, si la materia prima disponible es de 10 kg, la producción de productos terminados será de 2 kg, y así sucesivamente. En la correlación no lineal, no existe una relación constante entre dos variables. Por ejemplo, si la variable A cambia x veces en un entorno, la variable B cambiará 2x veces en un entorno diferente. Nuevamente, si la variable A cambia x veces, B cambiará 5 veces.

Existen dos métodos para averiguar la correlación entre dos o más variables. El primero es el método gráfico que utiliza diagramas de dispersión y gráficos para determinar la correlación. En un diagrama de dispersión, las variables se mencionan en los ejes X e Y de un gráfico y los valores se trazan en el gráfico como puntos. Si los puntos se mueven hacia arriba en línea recta, existe una correlación positiva perfecta. Sin embargo, si los puntos se mueven hacia abajo en línea recta, existe una correlación negativa perfecta.

El otro método para determinar la correlación entre variables es el método algebraico que utiliza coeficientes de correlación.

¿Qué es la regresión?

Mientras que la correlación determina si existe una relación entre dos variables, la regresión nos informa sobre el efecto que tienen dos variables entre sí. Nos dice cómo una variable depende de otra variable independiente. En la regresión, hay dos variables: una independiente y otra dependiente. La variable independiente actúa como base o estándar para predecir otra variable llamada variable dependiente.

Por ejemplo, la cantidad de lluvia en un año en particular afecta el crecimiento de los cultivos en el país. En este caso, la regresión nos ayudará a determinar en qué medida la cantidad de lluvia afectará el desarrollo de los cultivos. Aquí, la cantidad de lluvia es la variable independiente, mientras que el crecimiento de los cultivos es la variable dependiente. Otro ejemplo de regresión puede ser el monto del impuesto que grava el producto y el precio de esa mercancía. De nuevo, el monto del impuesto impuesto es una variable independiente y el precio de la mercancía es la variable dependiente.

El alcance de la relación entre dos variables se descubre a través del análisis de regresión. Se hace con la ayuda de líneas y ecuaciones algebraicas.

¿Cuál es la diferencia entre correlación y regresión?

En primer lugar, la correlación y la regresión pueden parecer los mismos conceptos. Sin embargo, hay varias diferencias entre los dos que se discuten a continuación.

• La correlación nos ayuda a determinar el grado de relación entre dos variables, estén o no relacionadas entre sí. Por otro lado, la regresión determina hasta qué punto se relacionan dos variables.
• Mientras que la correlación es una medida relativa entre dos o más variables, la regresión es una medida absoluta entre variables.
• No podemos tratar la correlación como un dispositivo de pronóstico. Por otro lado, la regresión ayuda a predecir posibles resultados. A través de la regresión, podemos pronosticar el valor de la variable dependiente si el valor de la variable independiente está disponible.
• El coeficiente de correlación es independiente tanto del origen como de la escala en un gráfico, mientras que el coeficiente de regresión es independiente solo del cambio de origen y no de la escala.
• En correlación, las variables no tienen unidades de medida. Sin embargo, en la regresión se deben considerar las unidades de medida de las variables.
• El valor de una correlación se encuentra entre -1 y +1. Sin embargo, el valor de la regresión debe determinarse utilizando ecuaciones algebraicas. El valor de la correlación puede ser cero, pero la regresión no puede ser nula.
• La correlación se utiliza a la hora de explicar una relación directa entre dos o más variables. Por otro lado, la regresión se usa para predecir resultados con la ayuda de respuestas numéricas.
• En la correlación, no requerimos ecuaciones matemáticas, mientras que una ecuación algebraica es imprescindible en la regresión.
• En correlación, puede cambiar los valores de X e Y en un gráfico porque ambas variables son independientes. Sin embargo, en la regresión, los valores de X e Y no se pueden intercambiar ya que uno de ellos es una variable dependiente.

¿Por qué utilizar la correlación y la regresión en los negocios?

Aunque la correlación y la regresión pueden parecer conceptos teóricos, son valiosos para las empresas. Aquí hay algunas formas en que la correlación y la regresión son beneficiosas para las empresas:

• La importancia más crucial en el uso del análisis de regresión es pronosticar la respuesta del consumidor. La regresión permite a las empresas predecir posibles oportunidades y riesgos potenciales en el mercado y ayuda a analizar la demanda en el mercado y calcular posibles compras de productos. Esto también permite a las empresas planificar su presupuesto y pronosticar ingresos.
• La regresión también ayuda a mejorar la eficiencia de las operaciones o servicios. Las empresas pueden descubrir los factores que obstaculizan la productividad y la eficiencia.
• Dado que la regresión se basa en causa y efecto, permite a las empresas tomar decisiones informadas. Por ejemplo, una empresa podría considerar aumentar la producción de determinados bienes, pero tiene materias primas limitadas. En este caso, la empresa podría no generar ingresos si otro producto también requiere la misma materia prima. Por lo tanto, la empresa debe averiguar qué producto debe fabricar para maximizar sus ingresos.
• La correlación ayuda en la investigación de mercado, ya que permite a las empresas determinar si dos variables están relacionadas. Esto facilita que las empresas consideren solo aquellos factores que afectan directamente las ventas o los ingresos.

Conclusión

La correlación y la regresión también juegan un papel crucial en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial para predecir valores continuos dentro de un gran conjunto de datos. Si tiene un gran interés en ML o aprendizaje profundo y desea desarrollar una carrera en el mismo campo, será beneficioso para usted conocer en profundidad la correlación y la regresión. El Programa de Certificado Avanzado en Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo de upGrad lo ayudará a comprender el concepto de regresión en profundidad y su uso práctico en el aprendizaje automático. Más de 40.000 personas de más de 85 países se han inscrito en varios programas de upGrad. Junto con el aprendizaje entre pares, upGrad también ofrece apoyo profesional de 360 ​​grados a todos sus estudiantes.