Qual è la differenza tra correlazione e regressione?

introduzione

L'analisi statistica è utilizzata come un potente strumento nel settore del marketing. Aiuta le aziende a determinare il prezzo e le vendite di un prodotto. La correlazione e la regressione sono le tecniche di analisi statistica più importanti che definiscono la relazione qualitativa e quantitativa tra due o più variabili. Questo post descriverà in dettaglio i concetti di correlazione e regressione e le differenze tra i due.

Cos'è la correlazione?

Il termine correlazione comprende due parti: co, che significa stare insieme, e relazione, che spiega la connessione tra due variabili. Misura il grado di associazione tra due variabili quando una variabile cambia.

Un classico esempio di correlazione può essere visto tra domanda e prezzo. Quando il prezzo di un prodotto aumenta, la sua domanda diminuisce. Allo stesso modo, se il prezzo di un prodotto scende, la sua domanda aumenta. Questa relazione inversa è chiamata correlazione negativa.

Il grado di relazione tra due o più variabili viene verificato attraverso l'analisi di correlazione. Ci aiuta a capire la presenza o l'assenza di una connessione tra le variabili. Nel caso in cui le variabili siano correlate, possiamo trovare il grado di associazione attraverso l'analisi di correlazione. La correlazione aiuta molto durante le ricerche di mercato. Ci aiuta a prevedere le prestazioni di una campagna e la vendita di un prodotto o servizio in base a fattori quali il comportamento dei consumatori, la cultura, il tempo e la pubblicità.

La correlazione è suddivisa in varie categorie. Esistono principalmente due tipi di correlazione: positiva e negativa. Se una variabile si muove nella stessa direzione dell'altra variabile modificata, viene definita correlazione positiva. Allo stesso modo, se l'altra variabile si muove nella direzione opposta alla variabile che è cambiata, si parla di correlazione negativa.

Gli altri tipi di correlazioni sono semplici, parziali e multiple. Quando la correlazione determina il grado di relazione tra due variabili, si parla di correlazione semplice. Ad esempio, il rapporto tra i voti di uno studente e le lezioni frequentate durante una sessione sarà trattato come una semplice correlazione. In correlazione parziale, viene considerata la relazione tra tre o quattro variabili. Tuttavia, due di queste variabili vengono mantenute costanti e viene considerato l'effetto delle altre due.

Se prendiamo l'esempio sopra, i voti di uno studente sono associati alla frequenza e al metodo di insegnamento. Le altre due variabili, come l'uso della tecnologia per insegnare agli studenti e l'apprendimento nel mondo reale, sono costanti. Ultima sono le correlazioni multiple che determinano la relazione tra tre o più variabili. La differenza tra correlazioni parziali e multiple è che la correlazione parziale determina la relazione solo tra due variabili e le restanti variabili sono trattate come costanti. D'altra parte, varie correlazioni aiutano a trovare il grado e la direzione di una relazione tra tre o quattro variabili contemporaneamente.

L'ultima categoria è una correlazione lineare e non lineare. Possono essere descritti come il rapporto di variazione tra due variabili. In una correlazione lineare, esiste una relazione diretta tra due variabili. Ad esempio, esiste una relazione diretta tra la materia prima disponibile e il prodotto finito. Se la materia prima è di 5 kg, la produzione di prodotti finiti è di 1 kg.

Allo stesso modo, se la materia prima disponibile è di 10 kg, la produzione di prodotti finiti sarà di 2 kg e così via. Nella correlazione non lineare, non esiste un rapporto costante tra due variabili. Ad esempio, se la variabile A cambia x volte in un ambiente, la variabile B cambierà 2 volte in un ambiente diverso. Di nuovo, se la variabile A cambia x volte, B cambierà 5 volte.

Esistono due metodi per scoprire la correlazione tra due o più variabili. Il primo è il metodo grafico che utilizza diagrammi a dispersione e grafici per determinare la correlazione. In un diagramma a dispersione, le variabili sono menzionate sull'asse X e Y di un grafico e i valori sono tracciati sul grafico come punti. Se i punti si muovono verso l'alto in linea retta, c'è una perfetta correlazione positiva. Tuttavia, se i punti si muovono verso il basso in linea retta, c'è una perfetta correlazione negativa.

L'altro metodo per determinare la correlazione tra variabili è il metodo algebrico che utilizza i coefficienti di correlazione.

Cos'è la regressione?

Mentre la correlazione determina se esiste una relazione tra due variabili, la regressione ci dice dell'effetto che due variabili hanno l'una sull'altra. Ci dice come una variabile dipende da un'altra variabile indipendente. Nella regressione, ci sono due variabili: una indipendente e una dipendente. La variabile indipendente funge da base o standard per la previsione di un'altra variabile denominata variabile dipendente.

Ad esempio, la quantità di precipitazioni in un determinato anno influisce sulla crescita dei raccolti nel paese. In questo caso, la regressione ci aiuterà a determinare in che misura la quantità di precipitazioni influenzerà lo sviluppo delle colture. Qui, la quantità di precipitazioni è la variabile indipendente mentre la crescita delle colture è la variabile dipendente. Un altro esempio di regressione può essere l'importo dell'imposta riscossa sul prodotto e il prezzo di quella merce. Anche in questo caso, l'importo dell'imposta imposta è una variabile indipendente e il prezzo della merce è la variabile dipendente.

L'entità della relazione tra due variabili viene rilevata attraverso l'analisi di regressione. È fatto con l'aiuto di linee ed equazioni algebriche.

Qual è la differenza tra correlazione e regressione?

In primo luogo, la correlazione e la regressione potrebbero sembrare gli stessi concetti. Tuttavia, ci sono diverse differenze tra i due che sono state discusse di seguito.

• La correlazione ci aiuta a determinare il grado di relazione tra due variabili, indipendentemente dal fatto che siano correlate tra loro. D'altra parte, la regressione determina la misura in cui due variabili sono correlate.
• Mentre la correlazione è una misura relativa tra due o più variabili, la regressione è una misura assoluta tra variabili.
• Non possiamo trattare la correlazione come un dispositivo di previsione. D'altra parte, la regressione aiuta a prevedere i possibili risultati. Attraverso la regressione, possiamo prevedere il valore della variabile dipendente se è disponibile il valore della variabile indipendente.
• Il coefficiente di correlazione è indipendente sia dall'origine che dalla scala in un grafico, mentre il coefficiente di regressione è indipendente solo dal cambiamento dell'origine e non dalla scala.
• In correlazione, le variabili non hanno unità di misura. Tuttavia, nella regressione, devono essere considerate le unità di misura delle variabili.
• Il valore di una correlazione è compreso tra -1 e +1. Tuttavia, il valore della regressione dovrebbe essere determinato utilizzando equazioni algebriche. Il valore della correlazione può essere zero, ma la regressione non può essere nulla.
• La correlazione viene utilizzata al momento di spiegare una relazione diretta tra due o più variabili. D'altra parte, la regressione viene utilizzata per prevedere i risultati con l'aiuto di risposte numeriche.
• In correlazione, non abbiamo bisogno di equazioni matematiche mentre un'equazione algebrica è un must nella regressione.
• In correlazione, puoi modificare i valori di X e Y su un grafico perché entrambe le variabili sono indipendenti. Tuttavia, nella regressione, i valori X e Y non possono essere scambiati poiché uno di essi è una variabile dipendente.

Perché utilizzare la correlazione e la regressione negli affari?

Anche se la correlazione e la regressione possono sembrare concetti teorici, sono preziosi per le aziende. Ecco alcuni modi in cui la correlazione e la regressione sono vantaggiose per le aziende:

• L'importanza più cruciale nell'utilizzo dell'analisi di regressione è prevedere la risposta del consumatore. La regressione consente alle aziende di prevedere possibili opportunità e potenziali rischi nel mercato e aiuta nell'analisi della domanda nel mercato e nel calcolo dei possibili acquisti di prodotti. Ciò consente inoltre alle aziende di pianificare il proprio budget e prevedere i ricavi.
• La regressione aiuta anche a migliorare l'efficienza delle operazioni o dei servizi. Le aziende possono scoprire i fattori che ostacolano la produttività e l'efficienza.
• Poiché la regressione si basa su causa ed effetto, consente alle aziende di prendere decisioni informate. Ad esempio, un'azienda potrebbe considerare di aumentare la produzione di beni particolari, ma ha materie prime limitate. In questo caso, l'azienda potrebbe non generare ricavi se anche un altro prodotto richiede la stessa materia prima. Pertanto, l'azienda deve capire quale prodotto dovrebbe produrre per massimizzare i propri ricavi.
• La correlazione aiuta nelle ricerche di mercato in quanto consente alle aziende di determinare se due variabili sono correlate. Ciò rende più facile per le aziende considerare solo quei fattori che influiscono direttamente sulle vendite o sui ricavi.

Conclusione

Anche la correlazione e la regressione svolgono un ruolo cruciale nell'apprendimento automatico, nell'apprendimento profondo e nell'intelligenza artificiale per prevedere valori continui all'interno di un ampio set di dati. Se hai un vivo interesse per il machine learning o il deep learning e desideri costruire una carriera nello stesso campo, sarà utile per te conoscere in modo approfondito la correlazione e la regressione. Il programma di certificazione avanzata di upGrad in Machine Learning e Deep Learning ti aiuterà a comprendere in profondità il concetto di regressione e il suo utilizzo pratico nell'apprendimento automatico. Più di 40.000 persone provenienti da più di 85 paesi si sono iscritte a vari programmi a upGrad. Insieme all'apprendimento tra pari, upGrad offre anche supporto professionale a 360 gradi a tutti i suoi studenti.