Qual é a diferença entre correlação e regressão?

Introdução

A análise estatística é usada como uma ferramenta poderosa na indústria de marketing. Ele ajuda as empresas a determinar o preço e as vendas de um produto. Correlação e regressão são as técnicas de análise estatística mais vitais que definem a relação qualitativa e quantitativa entre duas ou mais variáveis. Este post irá descrever em detalhes os conceitos de correlação e regressão e as diferenças entre os dois.

O que é Correlação?

O termo correlação compreende duas partes — co, que significa estar junto, e relação, que explica a conexão entre duas variáveis. Ele mede o grau de associação entre duas variáveis ​​quando uma variável muda.

Um exemplo clássico de correlação pode ser visto entre demanda e preço. À medida que o preço de um produto sobe, sua demanda diminui. Da mesma forma, se o preço de um produto cai, sua demanda aumenta. Essa relação inversa é chamada de correlação negativa.

O grau de relacionamento entre duas ou mais variáveis ​​é testado por meio de análise de correlação. Isso nos ajuda a descobrir a presença ou ausência de uma conexão entre as variáveis. Caso as variáveis ​​estejam relacionadas, podemos encontrar o grau de associação através da análise de correlação. A correlação ajuda muito durante a pesquisa de mercado. Ele nos ajuda a prever o desempenho de uma campanha e a venda de um produto ou serviço com base em fatores como comportamento do consumidor, cultura, clima e anúncios.

A correlação é dividida em várias categorias. Existem basicamente dois tipos de correlação: positiva e negativa. Se uma variável se move na mesma direção que a outra variável alterada, ela é chamada de correlação positiva. Da mesma forma, se a outra variável se mover na direção oposta à variável que mudou, isso é chamado de correlação negativa.

Os outros tipos de correlações são simples, parciais e múltiplas. Quando a correlação determina o grau de relacionamento entre duas variáveis, ela é chamada de correlação simples. Por exemplo, a relação entre as notas de um aluno e as aulas assistidas durante uma sessão será tratada como uma correlação simples. Na correlação parcial, considera-se a relação entre três ou quatro variáveis. No entanto, duas dessas variáveis ​​são mantidas constantes e o efeito das outras duas é considerado.

Se tomarmos o exemplo acima, as notas de um aluno estão associadas à assiduidade e ao método de ensino. As outras duas variáveis, como usar a tecnologia para ensinar os alunos e aprender no mundo real, são constantes. Por último, estão as múltiplas correlações que determinam a relação entre três ou mais variáveis. A diferença entre correlações parciais e múltiplas é que a correlação parcial determina a relação apenas entre duas variáveis, e as demais variáveis ​​são tratadas como constantes. Por outro lado, várias correlações ajudam a encontrar o grau e a direção de uma relação entre três ou quatro variáveis ​​simultaneamente.

A última categoria é uma correlação linear e não linear. Eles podem ser descritos como a razão de mudança entre duas variáveis. Em uma correlação linear, há uma relação direta entre duas variáveis. Por exemplo, existe uma relação direta entre matéria-prima disponível e produtos acabados produzidos. Se a matéria-prima é de 5kg, a produção de produtos acabados é de 1kg.

Da mesma forma, se a matéria-prima disponível for de 10kg, a produção de produtos acabados será de 2kg, e assim por diante. Na correlação não linear, não há razão constante entre duas variáveis. Por exemplo, se a variável A mudar x vezes em um ambiente, a variável B mudará 2 vezes em um ambiente diferente. Novamente, se a variável A mudar x vezes, B mudará 5 vezes.

Existem dois métodos para descobrir a correlação entre duas ou mais variáveis. O primeiro é o método gráfico que usa diagramas e gráficos de dispersão para determinar a correlação. Em um diagrama de dispersão, as variáveis ​​são mencionadas nos eixos X e Y de um gráfico e os valores são plotados no gráfico como pontos. Se os pontos se movem para cima em linha reta, há uma correlação positiva perfeita. No entanto, se os pontos se movem para baixo em linha reta, há uma correlação negativa perfeita.

O outro método para determinar a correlação entre as variáveis ​​é o método algébrico que utiliza coeficientes de correlação.

O que é regressão?

Enquanto a correlação determina se há uma relação entre duas variáveis, a regressão nos informa sobre o efeito que duas variáveis ​​têm uma sobre a outra. Ela nos diz como uma variável é dependente de outra variável independente. Na regressão, existem duas variáveis: uma independente e outra dependente. A variável independente atua como base ou padrão para prever outra variável chamada variável dependente.

Por exemplo, a quantidade de chuvas em um determinado ano afeta o crescimento das culturas no país. Nesse caso, a regressão nos ajudará a determinar até que ponto a quantidade de chuva afetará o desenvolvimento das culturas. Aqui, a quantidade de chuva é a variável independente, enquanto o crescimento das culturas é a variável dependente. Outro exemplo de regressão pode ser o valor do imposto cobrado sobre o produto e o preço dessa mercadoria. Novamente, o valor do imposto cobrado é uma variável independente e o preço da mercadoria é a variável dependente.

A extensão da relação entre duas variáveis ​​é descoberta por meio de análise de regressão. Isso é feito com a ajuda de linhas e equações algébricas.

Qual é a diferença entre correlação e regressão?

Principalmente, correlação e regressão podem parecer os mesmos conceitos. No entanto, existem várias diferenças entre os dois que foram discutidas abaixo.

• A correlação nos ajuda a determinar o grau de relacionamento entre duas variáveis, estejam ou não relacionadas entre si. Por outro lado, a regressão determina até que ponto duas variáveis ​​estão relacionadas.
• Enquanto a correlação é uma medida relativa entre duas ou mais variáveis, a regressão é uma medida absoluta entre as variáveis.
• Não podemos tratar a correlação como um dispositivo de previsão. Por outro lado, a regressão ajuda a prever possíveis resultados. Através da regressão, podemos prever o valor da variável dependente se o valor da variável independente estiver disponível.
• O coeficiente de correlação é independente tanto da origem quanto da escala em um gráfico, enquanto o coeficiente de regressão é independente apenas da mudança de origem e não da escala.
• Na correlação, as variáveis ​​não possuem unidades de medida. No entanto, na regressão, as unidades de medida das variáveis ​​devem ser consideradas.
• O valor de uma correlação situa-se entre -1 e +1. No entanto, o valor da regressão deve ser determinado usando equações algébricas. O valor da correlação pode ser zero, mas a regressão não pode ser nula.
• A correlação é usada no momento de explicar uma relação direta entre duas ou mais variáveis. Por outro lado, a regressão é usada para prever resultados com a ajuda de respostas numéricas.
• Em correlação, não exigimos equações matemáticas, enquanto uma equação algébrica é obrigatória na regressão.
• Na correlação, você pode alterar os valores de X e Y em um gráfico porque ambas as variáveis ​​são independentes. No entanto, na regressão, os valores X e Y não podem ser trocados, pois um deles é uma variável dependente.

Por que usar correlação e regressão nos negócios?

Embora a correlação e a regressão possam parecer conceitos teóricos, eles são valiosos para as empresas. Aqui estão algumas maneiras de como a correlação e a regressão são benéficas para as empresas:

• A importância mais crucial no uso da análise de regressão é prever a resposta do consumidor. A regressão permite que as empresas prevejam possíveis oportunidades e riscos potenciais no mercado e auxilia na análise da demanda no mercado e no cálculo de possíveis compras de produtos. Isso também permite que as empresas planejem seu orçamento e prevejam receitas.
• A regressão também ajuda a melhorar a eficiência das operações ou serviços. As empresas podem descobrir os fatores que dificultam a produtividade e a eficiência.
• Como a regressão é baseada em causa e efeito, ela permite que as empresas tomem decisões informadas. Por exemplo, uma empresa pode considerar aumentar a produção de determinados bens, mas tem matérias-primas limitadas. Nesse caso, a empresa pode não gerar receita se outro produto também exigir a mesma matéria-prima. Assim, a empresa deve descobrir qual produto deve fabricar para maximizar suas receitas.
• A correlação ajuda na pesquisa de mercado, pois permite que as empresas determinem se duas variáveis ​​estão relacionadas. Isso torna mais fácil para as empresas considerarem apenas os fatores que afetam diretamente as vendas ou receitas.

Conclusão

Correlação e regressão também desempenham um papel crucial no aprendizado de máquina, aprendizado profundo e IA para prever valores contínuos em um grande conjunto de dados. Se você tem um grande interesse em ML ou aprendizado profundo e deseja construir uma carreira no mesmo campo, será benéfico conhecer a fundo sobre correlação e regressão. O Advanced Certificate Program do upGrad em Machine Learning e Deep Learning ajudará você a entender o conceito de regressão em profundidade e seu uso prático no aprendizado de máquina. Mais de 40.000 pessoas de mais de 85 países se inscreveram em vários programas do upGrad. Juntamente com o aprendizado entre pares, o upGrad também oferece suporte profissional de 360 ​​graus para todos os seus alunos.