상관 관계와 회귀의 차이점은 무엇입니까?

소개

통계 분석은 마케팅 업계에서 강력한 도구로 사용됩니다. 기업이 제품의 가격과 판매를 결정하는 데 도움이 됩니다. 상관관계와 회귀분석은 둘 이상의 변수 사이의 정성적, 정량적 관계를 정의하는 가장 중요한 통계 분석 기법입니다. 이 게시물에서는 상관 관계와 회귀의 개념과 이 둘의 차이점에 대해 자세히 설명합니다.

상관관계란 무엇입니까?

상관이라는 용어는 함께 있다는 의미의 co와 두 변수 간의 연결을 설명하는 관계의 두 부분으로 구성됩니다. 한 변수가 변경될 때 두 변수 간의 연관성 정도를 측정합니다.

수요와 가격 사이의 상관 관계의 고전적인 예를 볼 수 있습니다. 제품의 가격이 오르면 수요가 감소합니다. 마찬가지로 제품의 가격이 하락하면 수요가 증가합니다. 이 역관계를 음의 상관관계라고 합니다.

둘 이상의 변수 간의 관계 정도는 상관 분석을 통해 테스트합니다. 변수 간의 연결 여부를 파악하는 데 도움이 됩니다. 변수가 관련되어 있는 경우 상관 분석을 통해 연관성 정도를 알 수 있습니다. 상관 관계는 시장 조사 중에 많은 도움이 됩니다. 소비자 행동, 문화, 날씨 및 광고와 같은 요소를 기반으로 캠페인 성과 및 제품 또는 서비스 판매를 예측하는 데 도움이 됩니다.

상관 관계는 다양한 범주로 나뉩니다. 주로 두 가지 유형의 상관관계가 있습니다: 양수 및 음수. 변수가 변경된 다른 변수와 같은 방향으로 이동하는 경우 이를 양의 상관관계라고 합니다. 마찬가지로, 다른 변수가 변경된 변수와 반대 방향으로 이동하는 경우를 음의 상관관계라고 합니다.

다른 유형의 상관 관계는 단순, 부분 및 다중입니다. 상관관계가 두 변수 간의 관계 정도를 결정할 때 이를 단순상관관계라고 합니다. 예를 들어, 학생의 점수와 세션 중 출석한 수업 간의 관계는 단순 상관 관계로 처리됩니다. 편상관에서는 3개 또는 4개의 변수 간의 관계를 고려합니다. 그러나 그 중 두 변수는 일정하게 유지되고 나머지 두 변수의 영향은 고려됩니다.

위의 예를 들면 학생의 성적은 출석률과 교수법과 관련이 있습니다. 학생들을 가르치기 위한 기술 사용 및 실제 학습과 같은 다른 두 변수는 일정합니다. 마지막은 세 개 이상의 변수 간의 관계를 결정하는 다중 상관 관계입니다. 편상관과 다중상관의 차이점은 편상관은 두 변수 간의 관계만 결정하고 나머지 변수는 상수로 취급한다는 점이다. 한편, 다양한 상관관계는 3~4개의 변수 사이의 관계의 정도와 방향을 동시에 찾는 데 도움이 됩니다.

마지막 범주는 선형 및 비선형 상관 관계입니다. 두 변수 간의 변화 비율로 설명할 수 있습니다. 선형 상관에서는 두 변수 사이에 직접적인 관계가 있습니다. 예를 들어, 사용 가능한 원자재와 생산된 완제품 사이에는 직접적인 관계가 있습니다. 원료가 5kg이면 완제품 생산량은 1kg입니다.

마찬가지로 사용 가능한 원자재가 10kg이면 완제품 생산량은 2kg이 되는 식입니다. 비선형 상관관계에서는 두 변수 사이에 일정한 비율이 없습니다. 예를 들어, 변수 A가 환경에서 x번 변경되면 변수 B는 다른 환경에서 2번 변경됩니다. 다시 말하지만, 변수 A가 x번 변경되면 B는 5번 변경됩니다.

둘 이상의 변수 사이의 상관 관계를 찾는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 산포도와 그래프를 사용하여 상관 관계를 결정하는 그래픽 방법입니다. 산포도에서 변수는 그래프의 X축과 Y축에 표시되며 값은 그래프에 점으로 표시됩니다. 점이 직선으로 위쪽으로 이동하면 완전한 양의 상관 관계가 있습니다. 그러나 점이 직선으로 아래쪽으로 이동하면 완전한 음의 상관 관계가 있습니다.

변수 간의 상관 관계를 결정하는 또 다른 방법은 상관 계수를 사용하는 대수적 방법입니다.

회귀란 무엇입니까?

상관 관계는 두 변수 사이에 관계가 있는지 여부를 결정하지만 회귀는 두 변수가 서로에게 미치는 영향에 대해 알려줍니다. 한 변수가 다른 독립 변수에 어떻게 의존하는지 알려줍니다. 회귀에는 두 개의 변수가 있습니다. 하나는 독립 변수이고 다른 하나는 종속 변수입니다. 독립 변수는 종속 변수라고 하는 다른 변수를 예측하기 위한 기준 또는 표준 역할을 합니다.

예를 들어, 특정 연도의 강우량은 해당 국가의 작물 성장에 영향을 미칩니다. 이 경우 회귀는 강우량이 작물의 발달에 영향을 미치는 정도를 결정하는 데 도움이 됩니다. 여기서 강우량은 독립변수이고 작물의 성장은 종속변수이다. 회귀의 또 다른 예는 제품에 부과된 세금 금액과 해당 상품의 가격일 수 있습니다. 다시 말하지만, 부과된 세액은 독립변수이고 상품의 가격은 종속변수입니다.

두 변수 사이의 관계 정도는 회귀분석을 통해 알아낸다. 선과 대수 방정식의 도움으로 수행됩니다.

상관 관계와 회귀의 차이점은 무엇입니까?

기본적으로 상관관계와 회귀는 동일한 개념으로 보일 수 있습니다. 그러나 아래에서 논의된 두 가지 사이에는 몇 가지 차이점이 있습니다.

• 상관 관계는 서로 관련이 있는지 여부에 관계없이 두 변수 간의 관계 정도를 결정하는 데 도움이 됩니다. 반면에 회귀는 두 변수가 관련된 정도를 결정합니다.
• 상관관계가 두 개 이상의 변수 간의 상대적인 측정이라면 회귀는 변수 간의 절대적인 측정입니다.
• 상관관계를 예측 장치로 취급할 수 없습니다. 반면에 회귀는 가능한 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 회귀를 통해 독립 변수의 값이 사용 가능한 경우 종속 변수의 값을 예측할 수 있습니다.
• 상관 계수는 그래프의 원점과 척도에 독립적인 반면 회귀 계수는 척도가 아닌 원점의 변화에만 독립적입니다.
• 상관 관계에서 변수에는 측정 단위가 없습니다. 그러나 회귀분석에서는 변수의 측정 단위를 고려해야 합니다.
• 상관 관계 값은 -1에서 +1 사이입니다. 그러나 회귀 값은 대수 방정식을 사용하여 결정해야 합니다. 상관 값은 0이 될 수 있지만 회귀는 null이 될 수 없습니다.
• 상관관계는 둘 이상의 변수 간의 직접적인 관계를 설명할 때 사용합니다. 반면에 회귀는 숫자 응답의 도움으로 결과를 예측하는 데 사용됩니다.
• 상관 관계에서는 수학 방정식이 필요하지 않지만 대수 방정식은 회귀에서 필수입니다.
• 상관 관계에서는 두 변수가 모두 독립적이므로 그래프에서 X 및 Y 값을 변경할 수 있습니다. 그러나 회귀분석에서는 X와 Y 값 중 하나가 종속변수이므로 서로 바꿀 수 없습니다.

비즈니스에서 상관 관계 및 회귀를 사용하는 이유는 무엇입니까?

상관 관계 및 회귀가 이론적인 개념처럼 보일 수 있지만 비즈니스에는 가치가 있습니다. 다음은 상관 관계 및 회귀가 비즈니스에 어떤 이점이 있는지 몇 가지 방법입니다.

• 회귀 분석을 사용할 때 가장 중요한 것은 소비자 반응을 예측하는 것입니다. 회귀를 통해 기업은 시장에서 가능한 기회와 잠재적 위험을 예측할 수 있으며 시장의 수요를 분석하고 가능한 제품 구매를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 예산을 계획하고 수익을 예측할 수 있습니다.
• 회귀는 또한 운영 또는 서비스의 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 기업은 생산성과 효율성을 저해하는 요인을 찾을 수 있습니다.
• 회귀는 원인과 결과를 기반으로 하기 때문에 기업이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 회사에서 특정 상품의 생산량을 늘리는 것을 고려할 수 있지만 원자재가 제한적입니다. 이 경우 다른 제품도 동일한 원자재를 필요로 하는 경우 회사는 수익을 창출하지 못할 수 있습니다. 따라서 회사는 수익을 극대화하기 위해 어떤 제품을 제조해야 하는지 파악해야 합니다.
• 상관 관계는 기업이 두 변수가 관련되어 있는지 여부를 결정할 수 있도록 하므로 시장 조사에 도움이 됩니다. 이를 통해 기업은 매출이나 매출에 직접적인 영향을 미치는 요소만 쉽게 고려할 수 있습니다.

결론

상관 관계 및 회귀는 기계 학습, 딥 러닝 및 AI에서 큰 데이터 세트 내에서 연속 값을 예측하는 데에도 중요한 역할을 합니다. ML이나 딥 러닝에 관심이 많고 같은 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 상관 관계와 회귀에 대해 깊이 알고 있으면 도움이 될 것입니다. 머신 러닝 및 딥 러닝에 대한 upGrad의 고급 인증 프로그램 은 회귀의 개념을 심층적으로 이해하고 머신 러닝에서 실제 사용을 이해하는 데 도움이 됩니다. 85개국 이상에서 온 40,000명 이상의 사람들이 upGrad의 다양한 프로그램에 등록했습니다. 동료 학습과 함께 upGrad는 모든 학생들에게 360도 진로 지원을 제공합니다.