Regressie versus correlatie
In statistieken is het belangrijk om de relatie tussen twee willekeurige variabelen te bepalen. Het geeft de mogelijkheid om voorspellingen te doen over de ene variabele ten opzichte van de andere. Regressieanalyse en correlatie worden toegepast in weersvoorspellingen, het gedrag van de financiële markt, het leggen van fysieke relaties door experimenten, en in veel meer realistische scenario's.
Wat is regressie?
Regressie is een statistische methode die wordt gebruikt om de relatie tussen twee variabelen te trekken. Wanneer gegevens worden verzameld, kunnen er vaak variabelen zijn die afhankelijk zijn van anderen. De exacte relatie tussen die variabelen kan alleen worden vastgesteld door de regressiemethoden. Het bepalen van deze relatie helpt om het gedrag van de ene variabele ten opzichte van de andere te begrijpen en te voorspellen.
De meest gebruikelijke toepassing van de regressieanalyse is het schatten van de waarde van de afhankelijke variabele voor een bepaalde waarde of reeks waarden van de onafhankelijke variabelen. Met behulp van regressie kunnen we bijvoorbeeld de relatie tussen de grondstofprijs en het verbruik vaststellen op basis van de gegevens die uit een willekeurige steekproef zijn verzameld. Regressieanalyse produceert de regressiefunctie van een dataset, een wiskundig model dat het beste past bij de beschikbare data. Dit kan gemakkelijk worden weergegeven door een scatterplot. Grafisch is regressie gelijk aan het vinden van de best passende curve voor de gegeven dataset. De functie van de curve is de regressiefunctie. Met behulp van het wiskundige model kan de vraag naar een grondstof voor een bepaalde prijs worden voorspeld.
Daarom wordt de regressieanalyse veel gebruikt bij het voorspellen en voorspellen. Het wordt ook gebruikt om relaties vast te stellen in experimentele gegevens, op het gebied van natuurkunde, scheikunde en vele natuurwetenschappen en technische disciplines. Als de relatie of de regressiefunctie een lineaire functie is, staat het proces bekend als een lineaire regressie. In het spreidingsdiagram kan het worden weergegeven als een rechte lijn. Als de functie geen lineaire combinatie van de parameters is, is de regressie niet-lineair.
Wat is correlatie?
Correlatie is een maatstaf voor de sterkte van de relatie tussen twee variabelen. De correlatiecoëfficiënt kwantificeert de mate van verandering in de ene variabele op basis van de verandering in de andere variabele. In statistieken is correlatie verbonden met het concept van afhankelijkheid, dat is de statistische relatie tussen twee variabelen.
De correlatiecoëfficiënt van Pearsons of alleen de correlatiecoëfficiënt r is een waarde tussen -1 en 1 (-1≤r≤ + 1). Het is de meest gebruikte correlatiecoëfficiënt en alleen geldig voor een lineaire relatie tussen de variabelen. Als r = 0, bestaat er geen relatie, en als r≥0, is de relatie recht evenredig; dwz de waarde van de ene variabele neemt toe met de toename van de andere. Als r≤0, is de relatie omgekeerd evenredig; dwz de ene variabele neemt af naarmate de andere toeneemt.
Vanwege de lineariteitsconditie kan correlatiecoëfficiënt r ook worden gebruikt om de aanwezigheid van een lineair verband tussen de variabelen vast te stellen.
Wat is het verschil tussen regressie en correlatie?
Regressie geeft de vorm aan van de relatie tussen twee willekeurige variabelen, en de correlatie geeft de mate van sterkte van de relatie aan.
Regressieanalyse levert een regressiefunctie op, die helpt bij het extrapoleren en voorspellen van resultaten, terwijl correlatie mogelijk alleen informatie geeft over de richting waarin deze kan veranderen.
De nauwkeurigere lineaire regressiemodellen worden door de analyse gegeven, als de correlatiecoëfficiënt hoger is. (| r | ≥0,8)
