Korelasyon ve Regresyon Arasındaki Fark Nedir?

Tanıtım

İstatistiksel analiz, pazarlama endüstrisinde güçlü bir araç olarak kullanılmaktadır. Firmaların bir ürünün fiyatını ve satışını belirlemesine yardımcı olur. Korelasyon ve regresyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki nitel ve nicel ilişkiyi tanımlayan en hayati istatistiksel analiz teknikleridir. Bu gönderi, korelasyon ve regresyon kavramlarını ve ikisi arasındaki farkları ayrıntılı olarak açıklayacaktır.

Korelasyon nedir?

Korelasyon terimi, birlikte olmak anlamına gelen co ve iki değişken arasındaki bağlantıyı açıklayan ilişki olmak üzere iki kısımdan oluşur. Bir değişken değiştiğinde iki değişken arasındaki ilişki derecesini ölçer.

Talep ve fiyat arasında klasik bir korelasyon örneği görülebilir. Bir ürünün fiyatı arttıkça talebi azalır. Benzer şekilde, bir ürünün fiyatı düşerse, talebi artar. Bu ters ilişkiye negatif korelasyon denir.

İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin derecesi korelasyon analizi ile test edilir. Değişkenler arasında bir bağlantının olup olmadığını anlamamıza yardımcı olur. Değişkenlerin ilişkili olması durumunda korelasyon analizi ile ilişkinin derecesini bulabiliriz. Korelasyon, pazar araştırması sırasında çok yardımcı olur. Tüketici davranışı, kültür, hava durumu ve reklamlar gibi faktörlere dayalı olarak bir kampanyanın performansını ve bir ürün veya hizmetin satışını tahmin etmemize yardımcı olur.

Korelasyon çeşitli kategorilere ayrılmıştır. Öncelikle iki tür korelasyon vardır: pozitif ve negatif. Bir değişken, değişen diğer değişkenle aynı yönde hareket ederse, pozitif korelasyon olarak adlandırılır. Benzer şekilde, diğer değişken, değişen değişkenin tersi yönde hareket ederse, buna negatif korelasyon denir.

Diğer korelasyon türleri basit, kısmi ve çokludur. Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin derecesini belirlediğinde buna basit korelasyon denir. Örneğin, bir öğrencinin notları ile bir oturum sırasında katıldığı dersler arasındaki ilişki, basit bir korelasyon olarak ele alınacaktır. Kısmi korelasyonda, üç veya dört değişken arasındaki ilişki dikkate alınır. Ancak bu değişkenlerden ikisi sabit tutulur ve diğer ikisinin etkisi dikkate alınır.

Yukarıdaki örneği ele alırsak, bir öğrencinin notları, devam ve öğretim yöntemi ile ilişkilidir. Öğrencilere öğretmek için teknolojinin kullanılması ve gerçek dünyadan öğrenme gibi diğer iki değişken sabittir. Sonuncusu, üç veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirleyen çoklu korelasyonlardır. Kısmi ve çoklu korelasyonlar arasındaki fark, kısmi korelasyonun sadece iki değişken arasındaki ilişkiyi belirlemesi ve kalan değişkenlerin sabit olarak kabul edilmesidir. Öte yandan, çeşitli korelasyonlar aynı anda üç veya dört değişken arasındaki ilişkinin derecesini ve yönünü bulmaya yardımcı olur.

Son kategori, doğrusal ve doğrusal olmayan bir korelasyondur. İki değişken arasındaki değişim oranı olarak tanımlanabilirler. Doğrusal bir korelasyonda, iki değişken arasında doğrudan bir ilişki vardır. Örneğin, mevcut hammadde ile üretilen bitmiş ürünler arasında doğrudan bir ilişki vardır. Hammadde 5kg ise mamul üretimi 1kg'dır.

Benzer şekilde, mevcut hammadde 10kg ise, mamul üretimi 2kg vb. olacaktır. Doğrusal olmayan korelasyonda, iki değişken arasında sabit bir oran yoktur. Örneğin, A değişkeni bir ortamda x kez değişirse, B değişkeni farklı bir ortamda 2 kez değişecektir. Yine, A değişkeni x kez değişirse, B 5 kez değişecektir.

İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi bulmanın iki yöntemi vardır. Birincisi, korelasyonu belirlemek için dağılım diyagramlarını ve grafikleri kullanan grafik yöntemidir. Bir dağılım diyagramında, değişkenler bir grafiğin X ve Y ekseninde belirtilir ve değerler grafikte noktalar olarak çizilir. Noktalar düz bir çizgide yukarı doğru hareket ederse, mükemmel bir pozitif korelasyon vardır. Ancak noktalar düz bir çizgide aşağı doğru hareket ederse, mükemmel bir negatif korelasyon vardır.

Değişkenler arasındaki korelasyonu belirlemenin diğer yöntemi, korelasyon katsayılarını kullanan cebirsel yöntemdir.

Regresyon nedir?

Korelasyon iki değişken arasında bir ilişki olup olmadığını belirlerken, regresyon bize iki değişkenin birbirleri üzerindeki etkisini anlatır. Bir değişkenin başka bir bağımsız değişkene nasıl bağımlı olduğunu söyler. Regresyonda iki değişken vardır: biri bağımsız diğeri bağımlı. Bağımsız değişken, bağımlı değişken adı verilen başka bir değişkeni tahmin etmek için bir temel veya standart görevi görür.

Örneğin, belirli bir yıldaki yağış miktarı ülkedeki mahsullerin büyümesini etkiler. Bu durumda regresyon, yağış miktarının ekin gelişimini ne ölçüde etkileyeceğini belirlememize yardımcı olacaktır. Burada yağış miktarı bağımsız değişkenken, mahsullerin büyümesi bağımlı değişkendir. Bir başka gerileme örneği, ürüne uygulanan vergi miktarı ve o malın fiyatı olabilir. Yine, uygulanan vergi miktarı bağımsız bir değişkendir ve emtia fiyatı bağımlı değişkendir.

İki değişken arasındaki ilişkinin boyutu regresyon analizi ile bulunur. Doğrular ve cebirsel denklemler yardımıyla yapılır.

Korelasyon ve Regresyon Arasındaki Fark Nedir?

Öncelikle, korelasyon ve regresyon aynı kavramlar gibi görünebilir. Bununla birlikte, ikisi arasında aşağıda tartışılan birkaç fark vardır.

• Korelasyon, birbiriyle ilişkili olsun ya da olmasın, iki değişken arasındaki ilişkinin derecesini belirlememize yardımcı olur. Öte yandan, regresyon, iki değişkenin ne ölçüde ilişkili olduğunu belirler.
• Korelasyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki göreceli bir ölçü iken, regresyon, değişkenler arasındaki mutlak bir ölçüdür.
• Korelasyonu bir tahmin aracı olarak ele alamayız. Öte yandan, regresyon olası sonuçların tahmin edilmesine yardımcı olur. Regresyon yoluyla, bağımsız değişkenin değeri mevcutsa, bağımlı değişkenin değerini tahmin edebiliriz.
• Korelasyon katsayısı bir grafikte hem orijinden hem de ölçekten bağımsızdır, oysa regresyon katsayısı ölçekten değil yalnızca orijin değişikliğinden bağımsızdır.
• Korelasyonda, değişkenlerin ölçü birimleri yoktur. Ancak, regresyonda değişkenlerin ölçü birimleri dikkate alınmalıdır.
• Bir korelasyonun değeri -1 ile +1 arasında yer alır. Ancak, regresyonun değeri cebirsel denklemler kullanılarak belirlenmelidir. Korelasyon değeri sıfır olabilir, ancak regresyon boş olamaz.
• Korelasyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki doğrudan ilişkiyi açıklarken kullanılır. Öte yandan, sayısal yanıtlar yardımıyla sonuçları tahmin etmek için regresyon kullanılır.
• Korelasyonda matematiksel denklemlere ihtiyacımız yokken, regresyonda cebirsel bir denklem bir zorunluluktur.
• Korelasyonda, her iki değişken de bağımsız olduğu için bir grafikte X ve Y değerlerini değiştirebilirsiniz. Ancak regresyonda X ve Y değerleri biri bağımlı değişken olduğundan birbirinin yerine kullanılamaz.

Neden İş Hayatında Korelasyon ve Regresyon Kullanılmalı?

Korelasyon ve regresyon teorik kavramlar gibi görünse de işletmeler için değerlidir. İşte korelasyon ve regresyonun işletmeler için faydalı olmasının bazı yolları:

• Regresyon analizini kullanmanın en önemli önemi, tüketici tepkisini tahmin etmektir. Regresyon, işletmelerin piyasadaki olası fırsatları ve potansiyel riskleri tahmin etmelerine olanak tanır ve piyasadaki talebi analiz etmede ve olası ürün alımlarını hesaplamada yardımcı olur. Bu aynı zamanda şirketlerin bütçelerini planlamalarına ve gelirleri tahmin etmelerine olanak tanır.
• Regresyon, operasyonların veya hizmetlerin verimliliğini artırmaya da yardımcı olur. İşletmeler, üretkenliği ve verimliliği engelleyen faktörleri bulabilir.
• Regresyon neden-sonuç ilişkisine dayalı olduğundan işletmelerin bilinçli kararlar vermesini sağlar. Örneğin, bir şirket belirli malların üretimini artırmayı düşünebilir, ancak hammaddeleri sınırlıdır. Bu durumda, başka bir ürün de aynı hammaddeye ihtiyaç duyarsa şirket gelir elde edemeyebilir. Bu nedenle, şirket gelirlerini en üst düzeye çıkarmak için hangi ürünü üretmesi gerektiğini belirlemelidir.
• Korelasyon, işletmelerin iki değişkenin ilişkili olup olmadığını belirlemesine izin verdiği için pazar araştırmasına yardımcı olur. Bu, şirketlerin yalnızca satışları veya gelirleri doğrudan etkileyen faktörleri dikkate almalarını kolaylaştırır.

Çözüm

Korelasyon ve regresyon, büyük bir veri kümesindeki sürekli değerleri tahmin etmek için makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zekada da çok önemli bir rol oynar. Makine öğrenimi veya derin öğrenmeye yoğun bir ilginiz varsa ve aynı alanda kariyer yapmak istiyorsanız, korelasyon ve regresyon hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmanız faydalı olacaktır. upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmedeki Gelişmiş Sertifika Programı , regresyon kavramını derinlemesine ve makine öğreniminde pratik kullanımını anlamanıza yardımcı olacaktır. 85'ten fazla ülkeden 40.000'den fazla kişi upGrad'daki çeşitli programlara kaydoldu. Akran öğreniminin yanı sıra upGrad, tüm öğrencilerine 360 ​​derece kariyer desteği de sunuyor.