相關性和回歸之間有什麼區別？

介紹

統計分析被用作營銷行業的強大工具。 它可以幫助公司確定產品的價格和銷售量。 相關和回歸是定義兩個或多個變量之間的定性和定量關係的最重要的統計分析技術。 這篇文章將詳細描述相關和回歸的概念以及兩者之間的差異。

什麼是相關性？

術語相關性包括兩部分——co，意思是在一起，以及關係，它解釋了兩個變量之間的聯繫。 它衡量一個變量發生變化時兩個變量之間的關聯程度。

在需求和價格之間可以看到一個典型的相關性例子。 隨著產品價格的上漲，其需求減少。 同樣，如果一種產品的價格下降，它的需求就會增加。 這種反向關係稱為負相關。

通過相關分析檢驗兩個或多個變量之間的相關程度。 它可以幫助我們弄清楚變量之間是否存在聯繫。 如果變量是相關的，我們可以通過相關分析找到相關程度。 在市場研究過程中，相關性有很大幫助。 它可以幫助我們根據消費者行為、文化、天氣和廣告等因素預測活動的效果以及產品或服務的銷售情況。

相關性分為不同的類別。 主要有兩種相關性：正相關和負相關。 如果一個變量與另一個變化的變量的移動方向相同，則稱為正相關。 同樣，如果另一個變量的移動方向與已變化的變量相反，則稱為負相關。

其他類型的相關性是簡單的、部分的和多重的。 當相關性決定了兩個變量之間的相關程度時，稱為簡單相關性。 例如，學生的分數與課程期間參加的課程之間的關係將被視為簡單的相關性。 在偏相關中，考慮三個或四個變量之間的關係。 但是，其中兩個變量保持不變，並考慮其他兩個變量的影響。

如果我們以上面的例子為例，學生的分數與出勤率和教學方法有關。 其他兩個變量，例如使用技術教學生和現實世界的學習，是不變的。 最後是確定三個或更多變量之間關係的多重相關性。 偏相關和多重相關的區別在於，偏相關只決定了兩個變量之間的關係，其餘變量被視為常數。 另一方面，各種相關性有助於同時找到三個或四個變量之間關係的程度和方向。

最後一類是線性和非線性相關。 它們可以描述為兩個變量之間變化的比率。 在線性相關中，兩個變量之間存在直接關係。 例如，可用原材料與生產的成品之間存在直接關係。 如果原材料為5kg，則生產成品為1kg。

同樣，如果可用的原材料為 10 公斤，則成品的產量為 2 公斤，以此類推。 在非線性相關中，兩個變量之間沒有恆定的比率。 例如，如果變量 A 在環境中更改 x 次，則變量 B 在不同環境中將更改 2 次。 同樣，如果變量 A 改變 x 次，B 將改變 5x 次。

有兩種方法可以找出兩個或多個變量之間的相關性。 首先是使用散點圖和圖形來確定相關性的圖形方法。 在散點圖中，變量在圖形的 X 軸和 Y 軸上被提及，並且值在圖形上以點的形式繪製。 如果點沿直線向上移動，則存在完美的正相關。 但是，如果這些點沿直線向下移動，則存在完美的負相關。

確定變量之間相關性的另一種方法是使用相關係數的代數方法。

什麼是回歸？

雖然相關性決定了兩個變量之間是否存在關係，但回歸告訴我們兩個變量對彼此的影響。 它告訴我們一個變量如何依賴於另一個自變量。 在回歸中，有兩個變量：一個獨立的，一個依賴的。 自變量充當預測另一個稱為因變量的變量的基礎或標準。

例如，特定年份的降雨量會影響該國農作物的生長。 在這種情況下，回歸將幫助我們確定降雨量對作物生長的影響程度。 在這裡，降雨量是自變量，而農作物的生長是因變量。 回歸的另一個例子可以是對產品徵收的稅額和該商品的價格。 同樣，徵收的稅額是自變量，商品價格是因變量。

通過回歸分析找出兩個變量之間的相關程度。 它是在直線和代數方程的幫助下完成的。

相關性和回歸之間有什麼區別？

首先，相關性和回歸可能看起來是相同的概念。 但是，下面討論的兩者之間存在一些差異。

• 相關性幫助我們確定兩個變量之間的關係程度，無論它們是否相互關聯。 另一方面，回歸決定了兩個變量的相關程度。
• 相關性是兩個或多個變量之間的相對度量，而回歸是變量之間的絕對度量。
• 我們不能將相關性視為一種預測工具。 另一方面，回歸有助於預測可能的結果。 通過回歸，如果自變量的值是可用的，我們可以預測因變量的值。
• 相關係數與圖表中的原點和比例無關，而回歸係數僅與原點的變化無關，與比例無關。
• 在相關性中，變量沒有測量單位。 然而，在回歸中，必須考慮變量的測量單位。
• 相關值介於 -1 到 +1 之間。 但是，回歸值應使用代數方程確定。 相關值可以為零，但回歸不能為空。
• 相關性用於解釋兩個或多個變量之間的直接關係。 另一方面，回歸用於在數字響應的幫助下預測結果。
• 在相關性中，我們不需要數學方程，而代數方程是回歸中必須的。
• 在相關性中，您可以更改圖形上 X 和 Y 的值，因為這兩個變量都是獨立的。 但是，在回歸中，X 和 Y 值不能互換，因為其中之一是因變量。

為什麼在業​​務中使用相關和回歸？

儘管相關性和回歸似乎是理論概念，但它們對企業很有價值。 以下是相關性和回歸對企業有益的一些方式：

• 使用回歸分析最重要的是預測消費者的反應。 回歸允許企業預測市場中可能的機會和潛在風險，並有助於分析市場需求和計算可能的產品購買量。 這也允許公司計劃他們的預算和預測收入。
• 回歸還有助於提高運營或服務的效率。 企業可以找出阻礙生產力和效率的因素。
• 由於回歸是基於因果關係的，它使企業能夠做出明智的決策。 例如，一家公司可能會考慮增加特定商品的產量，但原材料有限。 在這種情況下，如果另一種產品也需要相同的原材料，公司可能不會產生收入。 因此，公司必須弄清楚他們應該生產哪種產品來最大化他們的收入。
• 相關性有助於市場研究，因為它允許企業確定兩個變量是否相關。 這使公司更容易只考慮那些直接影響銷售或收入的因素。

結論

相關和回歸在機器學習、深度學習和人工智能中也發揮著至關重要的作用，以預測大型數據集中的連續值。 如果您對 ML 或深度學習有濃厚的興趣，並希望在同一領域建立自己的職業生涯，那麼深入了解相關性和回歸對您將是有益的。 upGrad 的機器學習和深度學習高級證書課程將幫助您深入了解回歸的概念及其在機器學習中的實際應用。 來自超過 85 個國家/地區的 40,000 多人參加了 upGrad 的各種課程。 除了同伴學習，upGrad 還為所有學生提供 360 度的職業支持。