相関と回帰の違いは何ですか？

序章

統計分析は、マーケティング業界で強力なツールとして使用されています。 これは、企業が製品の価格と売上を決定するのに役立ちます。 相関と回帰は、2つ以上の変数間の定性的および定量的関係を定義する最も重要な統計分析手法です。 この投稿では、相関と回帰の概念、および2つの違いについて詳しく説明します。

相関とは何ですか？

相関という用語は、2つの部分で構成されます。coは一緒になることを意味し、relationは2つの変数間の関係を説明します。 1つの変数が変化したときの2つの変数間の関連度を測定します。

相関関係の典型的な例は、需要と価格の間に見ることができます。 製品の価格が上がると、その需要は減少します。 同様に、製品の価格が下がると、その需要は増加します。 この逆の関係は負の相関と呼ばれます。

2つ以上の変数間の関係の程度は、相関分析によってテストされます。 これは、変数間の接続の有無を把握するのに役立ちます。 変数が関連している場合、相関分析を通じて関連の程度を見つけることができます。 相関関係は、市場調査中に大いに役立ちます。 これは、消費者の行動、文化、天気、広告などの要因に基づいて、キャンペーンのパフォーマンスと製品またはサービスの販売を予測するのに役立ちます。

相関関係はさまざまなカテゴリに分類されます。 相関関係には、主に正と負の2つのタイプがあります。 変数が他の変更された変数と同じ方向に移動する場合、それは正の相関と呼ばれます。 同様に、他の変数が変更された変数と反対方向に移動する場合、それは負の相関と呼ばれます。

他のタイプの相関は、単純、部分的、および複数です。 相関が2つの変数間の関係の程度を決定する場合、それは単純相関と呼ばれます。 たとえば、学生のマークとセッション中に出席したクラスとの関係は、単純な相関関係として扱われます。 偏相関では、3つまたは4つの変数間の関係が考慮されます。 ただし、これらの変数のうち2つは一定に保たれ、他の2つの変数の影響が考慮されます。

上記の例をとると、生徒のマークは出席と教授法に関連付けられています。 学生を教えるためのテクノロジーの使用や実社会での学習など、他の2つの変数は一定です。 最後は、3つ以上の変数間の関係を決定する複数の相関関係です。 偏相関と複数の相関の違いは、偏相関は2つの変数間の関係のみを決定し、残りの変数は定数として扱われることです。 一方、さまざまな相関関係は、3つまたは4つの変数間の関係の程度と方向を同時に見つけるのに役立ちます。

最後のカテゴリは、線形および非線形の相関です。 それらは、2つの変数間の変化の比率として説明できます。 線形相関では、2つの変数間に直接的な関係があります。 たとえば、入手可能な原材料と生産された完成品の間には直接的な関係があります。 原材料が5kgの場合、完成品の生産量は1kgです。

同様に、入手可能な原材料が10kgの場合、完成品の生産量は2kgになります。 非線形相関では、2つの変数間に一定の比率はありません。 たとえば、変数Aが環境でx回変化する場合、変数Bは別の環境で2x回変化します。 ここでも、変数Aがx回変化すると、Bは5x回変化します。

2つ以上の変数間の相関を見つけるには2つの方法があります。 1つは、散布図とグラフを使用して相関を決定するグラフィック手法です。 散布図では、変数はグラフのX軸とY軸に表示され、値は点としてグラフにプロットされます。 ドットが直線上に移動する場合、完全な正の相関があります。 ただし、ポイントが直線で下に移動する場合は、完全な負の相関関係があります。

変数間の相関を決定するもう1つの方法は、相関係数を使用する代数的方法です。

回帰とは何ですか？

相関は2つの変数間に関係があるかどうかを決定しますが、回帰は2つの変数が互いに及ぼす影響について教えてくれます。 これは、ある変数が別の独立変数にどのように依存しているかを示しています。 回帰では、2つの変数があります。1つは独立変数で、もう1つは従属変数です。 独立変数は、従属変数と呼ばれる別の変数を予測するためのベースまたは標準として機能します。

たとえば、特定の年の降雨量は、その国の作物の成長に影響を与えます。 この場合、回帰は、降雨量が作物の発達にどの程度影響するかを判断するのに役立ちます。 ここで、降雨量は独立変数であり、作物の成長は従属変数です。 回帰のもう1つの例は、製品に課される税額とその商品の価格です。 この場合も、課される税額は独立変数であり、商品の価格は従属変数です。

2つの変数間の関係の程度は、回帰分析によってわかります。 それは線と代数方程式の助けを借りて行われます。

相関と回帰の違いは何ですか？

主に、相関と回帰は同じ概念のように見える場合があります。 ただし、以下で説明する2つの間にいくつかの違いがあります。

• 相関は、2つの変数が相互に関連しているかどうかに関係なく、2つの変数間の関係の程度を判断するのに役立ちます。 一方、回帰は2つの変数が関連する程度を決定します。
• 相関は2つ以上の変数間の相対的な尺度ですが、回帰は変数間の絶対的な尺度です。
• 相関関係を予測装置として扱うことはできません。 一方、回帰は、起こりうる結果を予測するのに役立ちます。 回帰により、独立変数の値が利用可能な場合、従属変数の値を予測できます。
• 相関係数はグラフの原点とスケールの両方に依存しませんが、回帰係数は原点の変化のみに依存し、スケールには依存しません。
• 相関関係として、変数には測定単位がありません。 ただし、回帰では、変数の測定単位を考慮する必要があります。
• 相関の値は-1から+1の間にあります。 ただし、回帰の値は代数方程式を使用して決定する必要があります。 相関の値はゼロにすることができますが、回帰をヌルにすることはできません。
• 相関は、2つ以上の変数間の直接的な関係を説明するときに使用されます。 一方、回帰は、数値応答の助けを借りて結果を予測するために使用されます。
• 相関関係では、代数方程式は回帰の必須条件であるのに対し、数学方程式は必要ありません。
• 相関関係として、両方の変数が独立しているため、グラフ上のXとYの値を変更できます。 ただし、回帰では、X値とY値のいずれかが従属変数であるため、それらを交換することはできません。

なぜビジネスで相関と回帰を使用するのですか？

相関と回帰は理論的な概念のように見えるかもしれませんが、ビジネスにとっては価値があります。 相関と回帰がビジネスにどのように役立つかを次に示します。

• 回帰分析を使用する上で最も重要なことは、消費者の反応を予測することです。 回帰により、企業は市場で起こりうる機会と潜在的なリスクを予測し、市場での需要を分析し、製品の購入の可能性を計算するのに役立ちます。 これにより、企業は予算を計画し、収益を予測することもできます。
• 回帰は、運用またはサービスの効率を向上させるのにも役立ちます。 企業は、生産性と効率を妨げる要因を見つけることができます。
• 回帰は原因と結果に基づいているため、企業は情報に基づいた決定を下すことができます。 たとえば、企業は特定の商品の生産を増やすことを検討するかもしれませんが、原材料は限られています。 この場合、別の製品にも同じ原材料が必要な場合、会社は収益を上げない可能性があります。 したがって、企業は収益を最大化するためにどの製品を製造すべきかを把握する必要があります。
• 相関関係は、企業が2つの変数が関連しているかどうかを判断できるため、市場調査に役立ちます。 これにより、企業は売上や収益に直接影響する要素のみを検討しやすくなります。

結論

相関と回帰は、機械学習、深層学習、AIにおいても重要な役割を果たし、大規模なデータセット内の連続値を予測します。 MLまたはディープラーニングに強い関心があり、同じ分野でキャリアを築きたい場合は、相関と回帰について深く知ることが有益です。 機械学習とディープラーニングにおけるupGradの高度な証明書プログラムは、回帰の概念と機械学習での実際の使用法を理解するのに役立ちます。 upGradでは、85か国以上から40,000人以上がさまざまなプログラムに登録しています。 upGradは、ピアラーニングに加えて、すべての学生に360度のキャリアサポートを提供しています。