В чем разница между корреляцией и регрессией?

Введение

Статистический анализ используется как мощный инструмент в маркетинговой индустрии. Это помогает компаниям определить цену и продажи продукта. Корреляция и регрессия являются наиболее важными методами статистического анализа, которые определяют качественные и количественные отношения между двумя или более переменными. В этом посте будут подробно описаны концепции корреляции и регрессии, а также различия между ними.

Что такое корреляция?

Термин корреляция состоит из двух частей — со, что означает быть вместе, и отношения, которое объясняет связь между двумя переменными. Он измеряет степень связи между двумя переменными при изменении одной переменной.

Классический пример корреляции можно увидеть между спросом и ценой. По мере роста цены товара спрос на него снижается. Точно так же, если цена продукта падает, спрос на него увеличивается. Эта обратная связь называется отрицательной корреляцией.

Степень взаимосвязи между двумя или более переменными проверяется с помощью корреляционного анализа. Это помогает нам выяснить наличие или отсутствие связи между переменными. В случае, если переменные связаны, мы можем найти степень связи с помощью корреляционного анализа. Корреляция очень помогает во время исследования рынка. Это помогает нам прогнозировать эффективность кампании и продажи продукта или услуги на основе таких факторов, как поведение потребителей, культура, погода и реклама.

Корреляция делится на различные категории. Существуют в основном два типа корреляции: положительная и отрицательная. Если переменная движется в том же направлении, что и другая измененная переменная, это называется положительной корреляцией. Точно так же, если другая переменная движется в направлении, противоположном изменившейся переменной, это называется отрицательной корреляцией.

Другие типы корреляций бывают простыми, частичными и множественными. Когда корреляция определяет степень связи между двумя переменными, она называется простой корреляцией. Например, взаимосвязь между оценками учащегося и занятиями, посещенными во время сессии, будет рассматриваться как простая корреляция. При частичной корреляции рассматривается взаимосвязь между тремя или четырьмя переменными. Однако две из этих переменных остаются постоянными, и учитывается влияние двух других.

Если брать приведенный выше пример, то оценки студента связаны с посещаемостью и методом обучения. Две другие переменные, такие как использование технологий для обучения студентов и обучение в реальном мире, являются постоянными. И наконец, множественные корреляции, определяющие взаимосвязь между тремя или более переменными. Разница между частичной и множественной корреляцией заключается в том, что частичная корреляция определяет связь только между двумя переменными, а остальные переменные рассматриваются как константы. С другой стороны, различные корреляции помогают найти степень и направление связи между тремя или четырьмя переменными одновременно.

Последняя категория представляет собой линейную и нелинейную корреляцию. Их можно описать как отношение изменений между двумя переменными. При линейной корреляции существует прямая зависимость между двумя переменными. Например, существует прямая зависимость между имеющимся сырьем и произведенной готовой продукцией. Если сырья 5 кг, производство готовой продукции составляет 1 кг.

Точно так же, если доступное сырье составляет 10 кг, производство готовой продукции составит 2 кг и так далее. В нелинейной корреляции нет постоянного соотношения между двумя переменными. Например, если переменная A изменяется x раз в среде, переменная B изменится 2x раз в другой среде. Опять же, если переменная A изменится x раз, B изменится 5x раз.

Существует два метода определения корреляции между двумя или более переменными. Во-первых, это графический метод, использующий точечные диаграммы и графики для определения корреляции. На точечной диаграмме переменные упоминаются на осях X и Y графика, а значения отображаются на графике в виде точек. Если точки движутся вверх по прямой линии, существует идеальная положительная корреляция. Однако, если точки движутся вниз по прямой линии, существует совершенная отрицательная корреляция.

Другим методом определения корреляции между переменными является алгебраический метод, использующий коэффициенты корреляции.

Что такое регрессия?

В то время как корреляция определяет, есть ли связь между двумя переменными, регрессия говорит нам о влиянии двух переменных друг на друга. Он говорит нам, как одна переменная зависит от другой независимой переменной. В регрессии есть две переменные: одна независимая и одна зависимая. Независимая переменная действует как база или стандарт для прогнозирования другой переменной, называемой зависимой переменной.

Например, количество осадков в конкретном году влияет на рост урожая в стране. В этом случае регрессия поможет нам определить, в какой степени количество осадков повлияет на развитие сельскохозяйственных культур. Здесь количество осадков является независимой переменной, тогда как рост сельскохозяйственных культур является зависимой переменной. Другим примером регрессии может быть сумма налога, взимаемого с продукта, и цена этого товара. Опять же, сумма взимаемого налога является независимой переменной, а цена товара — зависимой переменной.

Степень взаимосвязи между двумя переменными выясняется с помощью регрессионного анализа. Это делается с помощью линий и алгебраических уравнений.

В чем разница между корреляцией и регрессией?

Прежде всего, корреляция и регрессия могут показаться одними и теми же понятиями. Однако между ними есть несколько различий, которые обсуждались ниже.

• Корреляция помогает нам определить степень взаимосвязи между двумя переменными, независимо от того, связаны они друг с другом или нет. С другой стороны, регрессия определяет степень, в которой две переменные связаны.
• В то время как корреляция — это относительная мера между двумя или более переменными, регрессия — это абсолютная мера между переменными.
• Мы не можем рассматривать корреляцию как средство прогнозирования. С другой стороны, регрессия помогает прогнозировать возможные результаты. С помощью регрессии мы можем прогнозировать значение зависимой переменной, если доступно значение независимой переменной.
• Коэффициент корреляции не зависит ни от происхождения, ни от масштаба на графике, тогда как коэффициент регрессии не зависит только от изменения происхождения, а не масштаба.
• При корреляции переменные не имеют единиц измерения. Однако при регрессии необходимо учитывать единицы измерения переменных.
• Значение корреляции лежит в пределах от -1 до +1. Однако значение регрессии следует определять с помощью алгебраических уравнений. Значение корреляции может быть нулевым, но регрессия не может быть нулевым.
• Корреляция используется во время объяснения прямой связи между двумя или более переменными. С другой стороны, регрессия используется для прогнозирования результатов с помощью числовых ответов.
• В корреляции нам не требуются математические уравнения, тогда как алгебраическое уравнение является обязательным в регрессии.
• В корреляции вы можете изменить значения X и Y на графике, потому что обе переменные независимы. Однако в регрессии значения X и Y нельзя поменять местами, поскольку одно из них является зависимой переменной.

Зачем использовать корреляцию и регрессию в бизнесе?

Хотя корреляция и регрессия могут показаться теоретическими понятиями, они ценны для бизнеса. Вот несколько примеров того, как корреляция и регрессия полезны для бизнеса:

• Наиболее важное значение в использовании регрессионного анализа имеет прогнозирование реакции потребителей. Регрессия позволяет предприятиям прогнозировать возможные возможности и потенциальные риски на рынке, а также помогает анализировать спрос на рынке и рассчитывать возможные покупки продуктов. Это также позволяет компаниям планировать свой бюджет и прогнозировать доходы.
• Регрессия также помогает повысить эффективность операций или услуг. Предприятия могут выяснить факторы, которые препятствуют производительности и эффективности.
• Поскольку регрессия основана на причинно-следственных связях, она позволяет предприятиям принимать обоснованные решения. Например, компания может подумать об увеличении производства определенных товаров, но у нее ограниченное количество сырья. В этом случае компания может не получать доходов, если для другого продукта также требуется такое же сырье. Таким образом, компания должна выяснить, какой продукт они должны производить, чтобы максимизировать свои доходы.
• Корреляция помогает в исследованиях рынка, поскольку позволяет компаниям определить, связаны ли две переменные. Это облегчает компаниям рассмотрение только тех факторов, которые непосредственно влияют на продажи или доходы.

Заключение

Корреляция и регрессия также играют решающую роль в машинном обучении, глубоком обучении и искусственном интеллекте для прогнозирования непрерывных значений в большом наборе данных. Если вы проявляете большой интерес к машинному обучению или глубокому обучению и хотите построить карьеру в той же области, вам будет полезно подробно узнать о корреляции и регрессии. Расширенная программа сертификатов upGrad по машинному обучению и глубокому обучению поможет вам глубже понять концепцию регрессии и ее практическое использование в машинном обучении. Более 40 000 человек из более чем 85 стран записались на различные программы upGrad. Наряду с коллегиальным обучением upGrad также предлагает всестороннюю поддержку карьеры для всех своих студентов.