相关性和回归之间有什么区别？

介绍

统计分析被用作营销行业的强大工具。 它可以帮助公司确定产品的价格和销售量。 相关和回归是定义两个或多个变量之间的定性和定量关系的最重要的统计分析技术。 这篇文章将详细描述相关和回归的概念以及两者之间的差异。

什么是相关性？

术语相关性包括两部分——co，意思是在一起，以及关系，它解释了两个变量之间的联系。 它衡量一个变量发生变化时两个变量之间的关联程度。

在需求和价格之间可以看到一个典型的相关性例子。 随着产品价格的上涨，其需求减少。 同样，如果一种产品的价格下降，它的需求就会增加。 这种反向关系称为负相关。

通过相关分析检验两个或多个变量之间的相关程度。 它可以帮助我们弄清楚变量之间是否存在联系。 如果变量是相关的，我们可以通过相关分析找到相关程度。 在市场研究过程中，相关性有很大帮助。 它可以帮助我们根据消费者行为、文化、天气和广告等因素预测活动的效果以及产品或服务的销售情况。

相关性分为不同的类别。 主要有两种相关性：正相关和负相关。 如果一个变量与另一个变化的变量的移动方向相同，则称为正相关。 同样，如果另一个变量的移动方向与已变化的变量相反，则称为负相关。

其他类型的相关性是简单的、部分的和多重的。 当相关性决定了两个变量之间的相关程度时，称为简单相关性。 例如，学生的分数与课程期间参加的课程之间的关系将被视为简单的相关性。 在偏相关中，考虑三个或四个变量之间的关系。 但是，其中两个变量保持不变，并考虑其他两个变量的影响。

如果我们以上面的例子为例，学生的分数与出勤率和教学方法有关。 其他两个变量，例如使用技术教学生和现实世界的学习，是不变的。 最后是确定三个或更多变量之间关系的多重相关性。 偏相关和多重相关的区别在于，偏相关只决定了两个变量之间的关系，其余变量被视为常数。 另一方面，各种相关性有助于同时找到三个或四个变量之间关系的程度和方向。

最后一类是线性和非线性相关。 它们可以描述为两个变量之间变化的比率。 在线性相关中，两个变量之间存在直接关系。 例如，可用原材料与生产的成品之间存在直接关系。 如果原材料为5kg，则生产成品为1kg。

同样，如果可用的原材料为 10 公斤，则成品的产量为 2 公斤，以此类推。 在非线性相关中，两个变量之间没有恒定的比率。 例如，如果变量 A 在环境中更改 x 次，则变量 B 在不同环境中将更改 2 次。 同样，如果变量 A 改变 x 次，B 将改变 5x 次。

有两种方法可以找出两个或多个变量之间的相关性。 首先是使用散点图和图形来确定相关性的图形方法。 在散点图中，变量在图形的 X 轴和 Y 轴上被提及，并且值在图形上以点的形式绘制。 如果点沿直线向上移动，则存在完美的正相关。 但是，如果这些点沿直线向下移动，则存在完美的负相关。

确定变量之间相关性的另一种方法是使用相关系数的代数方法。

什么是回归？

虽然相关性决定了两个变量之间是否存在关系，但回归告诉我们两个变量对彼此的影响。 它告诉我们一个变量如何依赖于另一个自变量。 在回归中，有两个变量：一个独立的，一个依赖的。 自变量充当预测另一个称为因变量的变量的基础或标准。

例如，特定年份的降雨量会影响该国农作物的生长。 在这种情况下，回归将帮助我们确定降雨量对作物生长的影响程度。 在这里，降雨量是自变量，而农作物的生长是因变量。 回归的另一个例子可以是对产品征收的税额和该商品的价格。 同样，征收的税额是自变量，商品价格是因变量。

通过回归分析找出两个变量之间的相关程度。 它是在直线和代数方程的帮助下完成的。

相关性和回归之间有什么区别？

首先，相关性和回归可能看起来是相同的概念。 但是，下面讨论的两者之间存在一些差异。

• 相关性帮助我们确定两个变量之间的关系程度，无论它们是否相互关联。 另一方面，回归决定了两个变量的相关程度。
• 相关性是两个或多个变量之间的相对度量，而回归是变量之间的绝对度量。
• 我们不能将相关性视为一种预测工具。 另一方面，回归有助于预测可能的结果。 通过回归，如果自变量的值是可用的，我们可以预测因变量的值。
• 相关系数与图表中的原点和比例无关，而回归系数仅与原点的变化无关，与比例无关。
• 在相关性中，变量没有测量单位。 然而，在回归中，必须考虑变量的测量单位。
• 相关值介于 -1 到 +1 之间。 但是，回归值应使用代数方程确定。 相关值可以为零，但回归不能为空。
• 相关性用于解释两个或多个变量之间的直接关系。 另一方面，回归用于在数字响应的帮助下预测结果。
• 在相关性中，我们不需要数学方程，而代数方程是回归中必须的。
• 在相关性中，您可以更改图形上 X 和 Y 的值，因为这两个变量都是独立的。 但是，在回归中，X 和 Y 值不能互换，因为其中之一是因变量。

为什么在业务中使用相关和回归？

尽管相关性和回归似乎是理论概念，但它们对企业很有价值。 以下是相关性和回归对企业有益的一些方式：

• 使用回归分析最重要的是预测消费者的反应。 回归允许企业预测市场中可能的机会和潜在风险，并有助于分析市场需求和计算可能的产品购买量。 这也允许公司计划他们的预算和预测收入。
• 回归还有助于提高运营或服务的效率。 企业可以找出阻碍生产力和效率的因素。
• 由于回归是基于因果关系的，它使企业能够做出明智的决策。 例如，一家公司可能会考虑增加特定商品的产量，但原材料有限。 在这种情况下，如果另一种产品也需要相同的原材料，公司可能不会产生收入。 因此，公司必须弄清楚他们应该生产哪种产品来最大化他们的收入。
• 相关性有助于市场研究，因为它允许企业确定两个变量是否相关。 这使公司更容易只考虑那些直接影响销售或收入的因素。

结论

相关和回归在机器学习、深度学习和人工智能中也发挥着至关重要的作用，以预测大型数据集中的连续值。 如果您对 ML 或深度学习有浓厚的兴趣，并希望在同一领域建立自己的职业生涯，那么深入了解相关性和回归对您将是有益的。 upGrad 的机器学习和深度学习高级证书课程将帮助您深入了解回归的概念及其在机器学习中的实际应用。 来自超过 85 个国家/地区的 40,000 多人参加了 upGrad 的各种课程。 除了同伴学习，upGrad 还为所有学生提供 360 度的职业支持。