Jaka jest różnica między korelacją a regresją?

Wstęp

Analiza statystyczna jest wykorzystywana jako potężne narzędzie w branży marketingowej. Pomaga firmom określić cenę i sprzedaż produktu. Korelacja i regresja to najważniejsze techniki analizy statystycznej, które definiują jakościowy i ilościowy związek między dwiema lub więcej zmiennymi. W tym poście szczegółowo opiszemy pojęcia korelacji i regresji oraz różnice między nimi.

Co to jest korelacja?

Termin korelacja składa się z dwóch części — co, co oznacza bycie razem, oraz relacji, która wyjaśnia związek między dwiema zmiennymi. Mierzy stopień powiązania między dwiema zmiennymi, gdy zmienia się jedna zmienna.

Klasyczny przykład korelacji widać między popytem a ceną. Wraz ze wzrostem ceny produktu spada jego popyt. Podobnie, jeśli cena produktu spada, wzrasta jego popyt. Ta odwrotna zależność nazywana jest korelacją ujemną.

Stopień powiązania między dwiema lub większą liczbą zmiennych jest testowany za pomocą analizy korelacji. Pomaga nam określić obecność lub brak połączenia między zmiennymi. W przypadku, gdy zmienne są ze sobą powiązane, możemy określić stopień powiązania poprzez analizę korelacji. Korelacja bardzo pomaga w badaniach rynku. Pomaga nam przewidzieć wydajność kampanii i sprzedaż produktu lub usługi na podstawie takich czynników, jak zachowanie konsumentów, kultura, pogoda i reklamy.

Korelacja jest podzielona na różne kategorie. Istnieją przede wszystkim dwa rodzaje korelacji: dodatnia i ujemna. Jeśli zmienna porusza się w tym samym kierunku, co inna zmieniona zmienna, nazywa się to korelacją dodatnią. Podobnie, jeśli druga zmienna porusza się w kierunku przeciwnym do zmiennej, która uległa zmianie, nazywa się to korelacją ujemną.

Pozostałe rodzaje korelacji są proste, częściowe i wielokrotne. Kiedy korelacja określa stopień powiązania między dwiema zmiennymi, nazywamy to korelacją prostą. Na przykład związek między ocenami ucznia a zajęciami, na których odbywa się sesja, będzie traktowany jako prosta korelacja. W korelacji częściowej rozważany jest związek między trzema lub czterema zmiennymi. Jednak dwie z tych zmiennych są utrzymywane na stałym poziomie i uwzględniany jest wpływ pozostałych dwóch.

Jeśli weźmiemy powyższy przykład, oceny ucznia są związane z frekwencją i metodą nauczania. Pozostałe dwie zmienne, takie jak wykorzystanie technologii do nauczania uczniów i uczenie się w świecie rzeczywistym, są stałe. Ostatni to wielokrotne korelacje, które określają związek między trzema lub więcej zmiennymi. Różnica między korelacjami częściowymi i wielokrotnymi polega na tym, że korelacja cząstkowa określa związek tylko między dwiema zmiennymi, a pozostałe zmienne są traktowane jako stałe. Z drugiej strony różne korelacje pomagają określić stopień i kierunek związku między trzema lub czterema zmiennymi jednocześnie.

Ostatnia kategoria to korelacja liniowa i nieliniowa. Można je opisać jako stosunek zmiany między dwiema zmiennymi. W korelacji liniowej istnieje bezpośredni związek między dwiema zmiennymi. Na przykład istnieje bezpośredni związek między dostępnym surowcem a wyprodukowanymi wyrobami gotowymi. Jeżeli surowiec to 5kg to produkcja wyrobów gotowych to 1kg.

Podobnie, jeśli dostępny surowiec wynosi 10 kg, produkcja wyrobów gotowych wyniesie 2 kg i tak dalej. W korelacji nieliniowej nie ma stałego stosunku między dwiema zmiennymi. Na przykład, jeśli zmienna A zmieni się x razy w środowisku, zmienna B zmieni się 2 razy w innym środowisku. Ponownie, jeśli zmienna A zmieni się x razy, B zmieni się 5 razy.

Istnieją dwie metody ustalenia korelacji między dwiema lub większą liczbą zmiennych. Pierwsza to metoda graficzna, która wykorzystuje diagramy punktowe i wykresy do określenia korelacji. Na wykresie punktowym zmienne są wymienione na osi X i Y wykresu, a wartości są wykreślane na wykresie w postaci kropek. Jeśli kropki poruszają się w górę w linii prostej, istnieje doskonała korelacja dodatnia. Jeśli jednak punkty przesuwają się w dół po linii prostej, istnieje doskonała korelacja ujemna.

Inną metodą określania korelacji między zmiennymi jest metoda algebraiczna wykorzystująca współczynniki korelacji.

Co to jest regresja?

Podczas gdy korelacja określa, czy istnieje związek między dwiema zmiennymi, regresja mówi nam o wpływie dwóch zmiennych na siebie. Mówi nam, jak jedna zmienna jest zależna od innej zmiennej niezależnej. W regresji istnieją dwie zmienne: jedna niezależna i jedna zależna. Zmienna niezależna działa jako podstawa lub standard do przewidywania innej zmiennej zwanej zmienną zależną.

Na przykład wielkość opadów w danym roku wpływa na wzrost plonów w kraju. W takim przypadku regresja pomoże nam określić, w jakim stopniu ilość opadów wpłynie na rozwój upraw. Tutaj wielkość opadów jest zmienną niezależną, podczas gdy wzrost upraw jest zmienną zależną. Innym przykładem regresji może być kwota podatku nałożonego na produkt i cena tego towaru. Ponownie, kwota nałożonego podatku jest zmienną niezależną, a cena towaru jest zmienną zależną.

Stopień związku między dwiema zmiennymi określa się za pomocą analizy regresji. Odbywa się to za pomocą prostych i równań algebraicznych.

Jaka jest różnica między korelacją a regresją?

Przede wszystkim korelacja i regresja mogą wydawać się tymi samymi pojęciami. Istnieje jednak kilka różnic między tymi dwoma, które zostały omówione poniżej.

• Korelacja pomaga nam określić stopień powiązania między dwiema zmiennymi, niezależnie od tego, czy są ze sobą powiązane. Z drugiej strony regresja określa stopień powiązania dwóch zmiennych.
• Podczas gdy korelacja jest miarą względną między dwiema lub większą liczbą zmiennych, regresja jest miarą bezwzględną między zmiennymi.
• Nie możemy traktować korelacji jako narzędzia prognostycznego. Z drugiej strony regresja pomaga w przewidywaniu możliwych wyników. Poprzez regresję możemy prognozować wartość zmiennej zależnej, jeśli dostępna jest wartość zmiennej niezależnej.
• Współczynnik korelacji jest niezależny zarówno od pochodzenia, jak i skali wykresu, natomiast współczynnik regresji jest niezależny od zmiany pochodzenia, a nie od skali.
• W korelacji zmienne nie mają jednostek miary. Jednak w regresji należy wziąć pod uwagę jednostki miary zmiennych.
• Wartość korelacji mieści się w przedziale od -1 do +1. Jednak wartość regresji należy określić za pomocą równań algebraicznych. Wartość korelacji może wynosić zero, ale regresja nie może być pusta.
• Korelację stosuje się w momencie wyjaśniania bezpośredniego związku między dwiema lub większą liczbą zmiennych. Z drugiej strony regresja służy do przewidywania wyników za pomocą odpowiedzi liczbowych.
• W związku z tym nie wymagamy równań matematycznych, podczas gdy równanie algebraiczne jest koniecznością w regresji.
• W korelacji można zmienić wartości X i Y na wykresie, ponieważ obie zmienne są niezależne. Jednak w regresji wartości X i Y nie mogą być zamieniane, ponieważ jedna z nich jest zmienną zależną.

Dlaczego warto korzystać z korelacji i regresji w biznesie?

Chociaż korelacja i regresja mogą wydawać się pojęciami teoretycznymi, są one cenne dla firm. Oto kilka sposobów, w jakie korelacja i regresja są korzystne dla firm:

• Najistotniejsze znaczenie w stosowaniu analizy regresji ma prognozowanie reakcji konsumentów. Regresja umożliwia firmom przewidywanie możliwych szans i potencjalnych zagrożeń na rynku oraz pomaga w analizie popytu na rynku i obliczaniu ewentualnych zakupów produktów. Pozwala to również firmom planować budżet i prognozować przychody.
• Regresja pomaga również w poprawie wydajności operacji lub usług. Firmy mogą dowiedzieć się, jakie czynniki ograniczają produktywność i efektywność.
• Ponieważ regresja opiera się na przyczynie i skutku, umożliwia firmom podejmowanie świadomych decyzji. Na przykład firma może rozważyć zwiększenie produkcji określonych towarów, ale ma ograniczone surowce. W takim przypadku firma może nie generować przychodów, jeśli inny produkt również wymaga tego samego surowca. W związku z tym firma musi dowiedzieć się, jaki produkt powinna wytwarzać, aby zmaksymalizować swoje przychody.
• Korelacja pomaga w badaniach rynku, ponieważ pozwala firmom określić, czy dwie zmienne są ze sobą powiązane. Ułatwia to firmom uwzględnienie tylko tych czynników, które bezpośrednio wpływają na sprzedaż lub przychody.

Wniosek

Korelacja i regresja odgrywają również kluczową rolę w uczeniu maszynowym, głębokim uczeniu i sztucznej inteligencji w przewidywaniu ciągłych wartości w dużym zbiorze danych. Jeśli interesujesz się ML lub głębokim uczeniem i chcesz zbudować karierę w tej samej dziedzinie, korzystne będzie dogłębne poznanie korelacji i regresji. Zaawansowany program certyfikacji upGrad w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia pomoże ci zrozumieć pojęcie regresji dogłębnej i jej praktyczne zastosowanie w uczeniu maszynowym. Ponad 40 000 osób z ponad 85 krajów zapisało się do różnych programów w upGrad. Wraz z partnerskim uczeniem się, upGrad oferuje również wsparcie kariery 360 stopni dla wszystkich swoich uczniów.