Diferencia entre regresión y correlación

Regresión vs correlación

En estadística, es importante determinar la relación entre dos variables aleatorias. Ofrece la posibilidad de hacer predicciones sobre una variable en relación con otras. El análisis de regresión y la correlación se aplican en los pronósticos del clima, el comportamiento del mercado financiero, el establecimiento de relaciones físicas mediante experimentos y en escenarios mucho más reales del mundo..

¿Qué es la regresión??

La regresión es un método estadístico utilizado para dibujar la relación entre dos variables. A menudo, cuando se recopilan datos, puede haber variables que dependen de otros. La relación exacta entre esas variables solo puede establecerse mediante los métodos de regresión. Determinar esta relación ayuda a comprender y predecir el comportamiento de una variable a la otra.

La aplicación más común del análisis de regresión es estimar el valor de la variable dependiente para un valor dado o un rango de valores de las variables independientes. Por ejemplo, al usar la regresión podemos establecer la relación entre el precio del producto y el consumo, según los datos recopilados de una muestra aleatoria. El análisis de regresión produce la función de regresión de un conjunto de datos, que es un modelo matemático que se ajusta mejor a los datos disponibles. Esto puede ser fácilmente representado por un diagrama de dispersión. Gráficamente, la regresión es equivalente a encontrar la mejor curva de ajuste para el conjunto de datos dados. La función de la curva es la función de regresión. Usando el modelo matemático, la demanda de un producto puede predecirse a un precio determinado.

Por lo tanto, el análisis de regresión se usa ampliamente para predecir y pronosticar. También se utiliza para establecer relaciones en datos experimentales, en los campos de la física, la química y muchas ciencias naturales y disciplinas de ingeniería. Si la relación o la función de regresión es una función lineal, entonces el proceso se conoce como regresión lineal. En el diagrama de dispersión, se puede representar como una línea recta. Si la función no es una combinación lineal de los parámetros, entonces la regresión no es lineal.

¿Qué es la correlación??

La correlación es una medida de la fuerza de la relación entre dos variables. El coeficiente de correlación cuantifica el grado de cambio en una variable en función del cambio en la otra variable. En estadística, la correlación está conectada al concepto de dependencia, que es la relación estadística entre dos variables.

El coeficiente de correlación de Pearsons o solo el coeficiente de correlación r es un valor entre -1 y 1 (-1≤r≤ + 1). Es el coeficiente de correlación más utilizado y válido solo para una relación lineal entre las variables. Si r = 0, no existe una relación, y si r≥0, la relación es directamente proporcional; es decir, el valor de una variable aumenta con el aumento de la otra. Si r≤0, la relación es inversamente proporcional; es decir, una variable disminuye a medida que aumenta la otra.

Debido a la condición de linealidad, el coeficiente de correlación r también se puede utilizar para establecer la presencia de una relación lineal entre las variables.

¿Cuál es la diferencia entre regresión y correlación??

La regresión da la forma de la relación entre dos variables aleatorias, y la correlación da el grado de fortaleza de la relación.

El análisis de regresión produce una función de regresión, que ayuda a extrapolar y predecir los resultados, mientras que la correlación solo puede proporcionar información sobre la dirección en la que puede cambiar.

El análisis proporciona los modelos de regresión lineal más precisos si el coeficiente de correlación es mayor. (| r | ≥0.8)