Quelle est la différence entre corrélation et régression ?

introduction

L'analyse statistique est utilisée comme un outil puissant dans l'industrie du marketing. Il aide les entreprises à déterminer le prix et les ventes d'un produit. La corrélation et la régression sont les techniques d'analyse statistique les plus vitales qui définissent la relation qualitative et quantitative entre deux variables ou plus. Cet article décrira en détail les concepts de corrélation et de régression et les différences entre les deux.

Qu'est-ce que la corrélation ?

Le terme corrélation comprend deux parties - co, qui signifie être ensemble, et relation, qui explique le lien entre deux variables. Il mesure le degré d'association entre deux variables lorsqu'une variable change.

Un exemple classique de corrélation peut être observé entre la demande et le prix. Lorsque le prix d'un produit augmente, sa demande diminue. De même, si le prix d'un produit baisse, sa demande augmente. Cette relation inverse est appelée corrélation négative.

Le degré de relation entre deux ou plusieurs variables est testé par une analyse de corrélation. Cela nous aide à déterminer la présence ou l'absence d'un lien entre les variables. Dans le cas où les variables sont liées, nous pouvons trouver le degré d'association grâce à une analyse de corrélation. La corrélation aide beaucoup lors des études de marché. Cela nous aide à prédire les performances d'une campagne et la vente d'un produit ou d'un service en fonction de facteurs tels que le comportement des consommateurs, la culture, la météo et les publicités.

La corrélation est divisée en plusieurs catégories. Il existe principalement deux types de corrélation : positive et négative. Si une variable évolue dans le même sens que l'autre variable modifiée, on parle de corrélation positive. De même, si l'autre variable évolue dans le sens opposé à la variable qui a changé, on parle de corrélation négative.

Les autres types de corrélations sont simples, partielles et multiples. Lorsque la corrélation détermine le degré de relation entre deux variables, on parle de corrélation simple. Par exemple, la relation entre les notes d'un élève et les cours suivis lors d'une session sera traitée comme une simple corrélation. En corrélation partielle, la relation entre trois ou quatre variables est considérée. Cependant, deux de ces variables sont maintenues constantes et l'effet des deux autres est pris en compte.

Si nous reprenons l'exemple ci-dessus, les notes d'un élève sont associées à l'assiduité et à la méthode d'enseignement. Les deux autres variables, telles que l'utilisation de la technologie pour enseigner aux étudiants et l'apprentissage dans le monde réel, sont constantes. Enfin, il y a les corrélations multiples qui déterminent la relation entre trois variables ou plus. La différence entre les corrélations partielles et multiples est que la corrélation partielle détermine la relation uniquement entre deux variables, et les variables restantes sont traitées comme des constantes. D'autre part, diverses corrélations aident à trouver le degré et la direction d'une relation entre trois ou quatre variables simultanément.

La dernière catégorie est une corrélation linéaire et non linéaire. Ils peuvent être décrits comme le rapport de variation entre deux variables. Dans une corrélation linéaire, il existe une relation directe entre deux variables. Par exemple, il existe une relation directe entre la matière première disponible et les produits finis produits. Si la matière première est de 5 kg, la production de produits finis est de 1 kg.

De même, si la matière première disponible est de 10 kg, la production de produits finis sera de 2 kg, et ainsi de suite. Dans la corrélation non linéaire, il n'y a pas de rapport constant entre deux variables. Par exemple, si la variable A change x fois dans un environnement, la variable B changera 2x fois dans un environnement différent. Encore une fois, si la variable A change x fois, B changera 5x fois.

Il existe deux méthodes pour déterminer la corrélation entre deux variables ou plus. La première est la méthode graphique qui utilise des diagrammes de dispersion et des graphiques pour déterminer la corrélation. Dans un diagramme de dispersion, les variables sont mentionnées sur les axes X et Y d'un graphique, et les valeurs sont tracées sur le graphique sous forme de points. Si les points se déplacent vers le haut en ligne droite, il y a une corrélation positive parfaite. Cependant, si les points se déplacent vers le bas en ligne droite, il existe une corrélation négative parfaite.

L'autre méthode de détermination de la corrélation entre les variables est la méthode algébrique qui utilise des coefficients de corrélation.

Qu'est-ce que la régression ?

Alors que la corrélation détermine s'il existe une relation entre deux variables, la régression nous renseigne sur l'effet que deux variables ont l'une sur l'autre. Il nous indique comment une variable dépend d'une autre variable indépendante. Dans la régression, il y a deux variables : une indépendante et une dépendante. La variable indépendante sert de base ou de norme pour prédire une autre variable appelée variable dépendante.

Par exemple, la quantité de précipitations au cours d'une année donnée affecte la croissance des cultures dans le pays. Dans ce cas, la régression nous aidera à déterminer dans quelle mesure la quantité de pluie affectera le développement des cultures. Ici, la quantité de précipitations est la variable indépendante tandis que la croissance des cultures est la variable dépendante. Un autre exemple de régression peut être le montant de la taxe prélevée sur le produit et le prix de ce produit. Encore une fois, le montant de la taxe imposée est une variable indépendante et le prix du produit est la variable dépendante.

L'étendue de la relation entre deux variables est déterminée par une analyse de régression. Cela se fait à l'aide de droites et d'équations algébriques.

Quelle est la différence entre corrélation et régression ?

Principalement, la corrélation et la régression peuvent sembler être les mêmes concepts. Cependant, il existe plusieurs différences entre les deux qui ont été discutées ci-dessous.

• La corrélation nous aide à déterminer le degré de relation entre deux variables, qu'elles soient ou non liées l'une à l'autre. D'autre part, la régression détermine dans quelle mesure deux variables sont liées.
• Alors que la corrélation est une mesure relative entre deux ou plusieurs variables, la régression est une mesure absolue entre les variables.
• Nous ne pouvons pas traiter la corrélation comme un outil de prévision. D'autre part, la régression aide à prédire les résultats possibles. Grâce à la régression, nous pouvons prévoir la valeur de la variable dépendante si la valeur de la variable indépendante est disponible.
• Le coefficient de corrélation est indépendant à la fois de l'origine et de l'échelle dans un graphique, tandis que le coefficient de régression n'est indépendant que du changement d'origine et non de l'échelle.
• En corrélation, les variables n'ont pas d'unités de mesure. Cependant, dans la régression, les unités de mesure des variables doivent être considérées.
• La valeur d'une corrélation est comprise entre -1 et +1. Cependant, la valeur de la régression doit être déterminée à l'aide d'équations algébriques. La valeur de corrélation peut être zéro, mais la régression ne peut pas être nulle.
• La corrélation est utilisée au moment d'expliquer une relation directe entre deux variables ou plus. D'autre part, la régression est utilisée pour prédire les résultats à l'aide de réponses numériques.
• En corrélation, nous n'avons pas besoin d'équations mathématiques alors qu'une équation algébrique est indispensable en régression.
• En corrélation, vous pouvez modifier les valeurs de X et Y sur un graphique car les deux variables sont indépendantes. Cependant, dans la régression, les valeurs X et Y ne peuvent pas être échangées car l'une d'elles est une variable dépendante.

Pourquoi utiliser la corrélation et la régression en entreprise ?

Même si la corrélation et la régression peuvent sembler être des concepts théoriques, elles sont précieuses pour les entreprises. Voici quelques façons dont la corrélation et la régression sont bénéfiques pour les entreprises :

• L'importance la plus cruciale dans l'utilisation de l'analyse de régression est de prévoir la réponse des consommateurs. La régression permet aux entreprises de prédire les opportunités et les risques potentiels sur le marché et aide à analyser la demande sur le marché et à calculer les achats possibles de produits. Cela permet également aux entreprises de planifier leur budget et de prévoir leurs revenus.
• La régression aide également à améliorer l'efficacité des opérations ou des services. Les entreprises peuvent découvrir les facteurs qui entravent la productivité et l'efficacité.
• Étant donné que la régression est basée sur la cause et l'effet, elle permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées. Par exemple, une entreprise peut envisager d'augmenter la production de certains biens, mais elle dispose de matières premières limitées. Dans ce cas, l'entreprise pourrait ne pas générer de revenus si un autre produit nécessite également la même matière première. Ainsi, l'entreprise doit déterminer quel produit elle doit fabriquer pour maximiser ses revenus.
• La corrélation aide dans les études de marché car elle permet aux entreprises de déterminer si deux variables sont liées. Cela permet aux entreprises de ne prendre en compte que les facteurs qui affectent directement les ventes ou les revenus.

Conclusion

La corrélation et la régression jouent également un rôle crucial dans l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et l'IA pour prédire des valeurs continues dans un grand ensemble de données. Si vous avez un vif intérêt pour le ML ou l'apprentissage en profondeur et que vous souhaitez construire une carrière dans le même domaine, il vous sera avantageux de connaître en profondeur la corrélation et la régression. Le programme de certificat avancé d'upGrad en apprentissage automatique et en apprentissage en profondeur vous aidera à comprendre le concept de régression en profondeur et son utilisation pratique dans l'apprentissage automatique. Plus de 40 000 personnes de plus de 85 pays se sont inscrites à divers programmes à upGrad. En plus de l'apprentissage par les pairs, upGrad offre également un soutien de carrière à 360 degrés à tous ses étudiants.