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12 Unterschied zwischen Korrelation und Regression

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Was ist Korrelation?

Korrelation ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um eine Beziehung zwischen zwei Variablen/Datensätzen herzustellen und wie stark diese Beziehung sein kann. Das Maß wird am besten in Variablen verwendet, die eine lineare Beziehung zueinander aufweisen. Die Anpassung der Daten kann visuell in einem Streudiagramm dargestellt werden. Mit einem Streudiagramm können wir generell die Beziehung zwischen den Variablen analysieren und feststellen und feststellen, ob sie korreliert sind oder nicht. Normalerweise wird die Korrelationsanalyse verwendet, um Muster in Datensätzen zu erkennen. Eine positive Korrelation bedeutet, dass beide Variablen im Verhältnis zueinander zunehmen, während eine negative Korrelation bedeutet, dass mit abnehmender eine Variable die andere zunimmt.

Der Korrelationskoeffizient ist ein Wert, der die Stärke der Beziehung zwischen den Variablen angibt. Der Koeffizient kann beliebige Werte von -1 bis 1 annehmen. Die Interpretationen der Werte sind:

-1: Perfekte negative Korrelation. Die Variablen neigen dazu, sich in die entgegengesetzte Richtung zu bewegen (dh wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere Variable ab).
0: Keine Korrelation. Die Variablen haben keine Beziehung zueinander.
1: Perfekte positive Korrelation. Die Variablen tendieren dazu, sich in die gleiche Richtung zu bewegen (dh wenn eine Variable zunimmt, steigt auch die andere Variable).

Was Sie über Korrelation wissen müssen

Korrelation ist die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen, die in gleicher oder entgegengesetzter Richtung miteinander variieren. Mit anderen Worten, es bestimmt den Zusammenhang oder eine Korrelation zwischen den Variablen.
Korrelation ist eine einzelne Statistik oder ein Datenpunkt.
Es ermittelt den Grad der Beziehung zwischen zwei Variablen und nicht die Ursache-Wirkungs-Beziehung.
Die Korrelation zwischen zwei Variablen kann visuell durch einen einzelnen Punkt in einem Diagramm ausgedrückt werden.
Es hat eine begrenzte Anwendung, da es nur auf die lineare Beziehung zwischen den Variablen beschränkt ist.
Der Korrelationskoeffizient ist ein relatives Maß. Der Beziehungsbereich liegt zwischen -1 und +1.
In Korrelation sind beide Variablen x und y Zufallsvariablen.
In Korrelation weisen sowohl die unabhängigen als auch die abhängigen Werte keinen Unterschied auf.
Das Ziel der Korrelation besteht darin, einen numerischen Wert zu finden, der die Beziehung zwischen Variablen ausdrückt.
Korrelation wird zum Testen und Verifizieren der Beziehung zwischen zwei Variablen verwendet und liefert begrenzte Informationen.
Sein Koeffizient dient dazu, unabhängig von jeder Änderung des Maßstabs oder einer Verschiebung des Ursprungs zu sein.
Sein Koeffizient ist gegenseitig und symmetrisch.

Was ist Regression?

Die Regression ist ein Satz statistischer Methoden, die zur Schätzung der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (normalerweise als Y bezeichnet) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (normalerweise als X bezeichnet) verwendet werden. Es kann verwendet werden, um die Stärke der Beziehung zwischen Variablen zu beurteilen und die zukünftige Beziehung zwischen ihnen zu modellieren.

Die Regression umfasst mehrere Variationen wie linear, mehrfach linear und nichtlinear. Die gängigsten Modelle sind einfach linear und mehrfach linear. Die nichtlineare Regression wird häufig für kompliziertere Datensätze verwendet, in denen die abhängigen und unabhängigen Variablen eine nichtlineare Beziehung aufweisen. Die Regression als statistische Methode findet Anwendung im Finanz-, Anlage- und anderen Disziplinen, die versucht, die Stärke und den Charakter der Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer Reihe anderer Variablen zu bestimmen.

Was Sie über Regression wissen müssen

Regression bedeutet Zurückgehen und ist ein mathematisches Maß, das die durchschnittliche Beziehung zwischen zwei Variablen zeigt. Mit anderen Worten, es erklärt, wie eine unabhängige Variable numerisch mit der abhängigen Variable verknüpft ist.
Regression ist die gesamte Gleichung mit allen Datenpunkten, die durch eine Linie dargestellt werden.
Es zeigt die Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den Variablen an und stellt eine funktionale Beziehung her.
Eine Linie oder Kurve wird an die gegebenen Daten angepasst und die Linie oder Kurve wird extrapoliert, um die Daten vorherzusagen und sicherzustellen, dass die Linie oder Kurve zu den Daten im Diagramm passt.
Es hat eine breitere Anwendung, da es die lineare und nichtlineare Beziehung zwischen den Variablen untersucht.
Der Regressionskoeffizient ist eine absolute Zahl. Wenn wir den Wert der unabhängigen Variablen kennen, können wir den Wert der abhängigen Variablen ermitteln.
In der Regression ist x eine Zufallsvariable, während y eine feste Variable ist. Manchmal können beide Variablen wie Zufallsvariablen sein.
Bei der Regression sind sowohl die abhängige als auch die unabhängige Variable unterschiedlich.
Das Ziel der Regression besteht darin, die Werte der Zufallsvariablen auf der Grundlage der Werte der festen Variablen zu schätzen.
Abgesehen von der Überprüfung der Beziehung zwischen zwei Variablen wird die Regression verwendet, um die beste Linie anzupassen und eine Variable auf der Grundlage einer anderen zu schätzen oder vorherzusagen (einen Wert in Bezug auf den anderen gegebenen Wert vorhersagen).
Sein Koeffizient zeigt eine Abhängigkeit von der Skalierungsänderung, ist jedoch unabhängig von seiner Ursprungsverschiebung.
Sein Koeffizient ist nicht symmetrisch.

Lesen Sie auch : Unterschied zwischen logistischer und linearer Regression

Unterschied zwischen Korrelation und Regression in Tabellenform

VERGLEICHSGRUNDLAGE	KORRELATION	REGRESSION
Beschreibung	Korrelation ist die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen, die in gleicher oder entgegengesetzter Richtung miteinander variieren.	Regression bedeutet Zurückgehen und ist ein mathematisches Maß, das die durchschnittliche Beziehung zwischen zwei Variablen zeigt.
Natur	Korrelation ist eine einzelne Statistik oder ein Datenpunkt.	Regression ist die gesamte Gleichung mit allen Datenpunkten, die durch eine Linie dargestellt werden.
Ursache-Wirkungs-Beziehung	Es ermittelt den Grad der Beziehung zwischen zwei Variablen und nicht die Ursache-Wirkungs-Beziehung.	Es zeigt die Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen den Variablen an und stellt eine funktionale Beziehung her.
Ausdruck	Die Korrelation zwischen zwei Variablen kann visuell durch einen einzelnen Punkt in einem Diagramm ausgedrückt werden.	Eine Linie oder Kurve wird an die gegebenen Daten angepasst und die Linie oder Kurve wird extrapoliert, um die Daten vorherzusagen und sicherzustellen, dass die Linie oder Kurve zu den Daten im Diagramm passt.
Anwendung	Es hat eine begrenzte Anwendung, da es nur auf die lineare Beziehung zwischen den Variablen beschränkt ist.	Es hat eine breitere Anwendung, da es die lineare und nichtlineare Beziehung zwischen den Variablen untersucht.
Koeffizient	Der Korrelationskoeffizient ist ein relatives Maß. Der Beziehungsbereich liegt zwischen -1 und +1.	Der Regressionskoeffizient ist eine absolute Zahl. Wenn wir den Wert der unabhängigen Variablen kennen, können wir den Wert der abhängigen Variablen ermitteln.
Variable	In Korrelation sind beide Variablen x und y Zufallsvariablen.	In der Regression ist x eine Zufallsvariable, während y eine feste Variable ist. Manchmal können beide Variablen wie Zufallsvariablen sein.
Unterschied in Variablen	In Korrelation weisen sowohl die unabhängigen als auch die abhängigen Werte keinen Unterschied auf.	Bei der Regression sind sowohl die abhängige als auch die unabhängige Variable unterschiedlich.
Zielsetzung	Das Ziel der Korrelation besteht darin, einen numerischen Wert zu finden, der die Beziehung zwischen Variablen ausdrückt.	Das Ziel der Regression besteht darin, die Werte der Zufallsvariablen auf der Grundlage der Werte der festen Variablen zu schätzen.
Benutzen	Korrelation wird zum Testen und Verifizieren der Beziehung zwischen zwei Variablen verwendet und liefert begrenzte Informationen.	Abgesehen von der Überprüfung der Beziehung zwischen zwei Variablen wird die Regression verwendet, um die beste Linie anzupassen und eine Variable auf der Grundlage einer anderen zu schätzen oder vorherzusagen.
Maßstabsänderung	Sein Koeffizient dient dazu, unabhängig von jeder Änderung des Maßstabs oder einer Verschiebung des Ursprungs zu sein.	Sein Koeffizient zeigt eine Abhängigkeit von der Skalierungsänderung, ist jedoch unabhängig von seiner Ursprungsverschiebung.
Koeffizientensymmetrie	Sein Koeffizient ist gegenseitig und symmetrisch.	Sein Koeffizient ist nicht symmetrisch.

Ähnlichkeiten zwischen Korrelation und Regression

Beide werden verwendet, um die Richtung und Stärke der Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen zu quantifizieren.
Wenn die Korrelation negativ ist, ist die Regressionssteigung (Linie innerhalb des Diagramms) negativ.
Wenn die Korrelation positiv ist, ist die Regressionssteigung (Linie innerhalb des Diagramms) positiv.

Vorteil der Korrelation

Die Korrelation ist eine prägnantere (Einzelwert-)Zusammenfassung der Beziehung zwischen zwei Variablen als die Regression. Dadurch können viele paarweise Korrelationen gleichzeitig in einem Graphen betrachtet werden.