Différence entre régression et corrélation

Régression vs corrélation

En statistique, il est important de déterminer la relation entre deux variables aléatoires. Il donne la possibilité de faire des prédictions sur une variable par rapport aux autres. L'analyse de régression et la corrélation sont appliquées dans les prévisions météorologiques, le comportement des marchés financiers, l'établissement de relations physiques par des expériences et dans des scénarios bien plus réels.

Qu'est-ce que la régression?

La régression est une méthode statistique utilisée pour établir la relation entre deux variables. Souvent, lorsque les données sont collectées, il peut exister des variables dépendantes d’autres. La relation exacte entre ces variables ne peut être établie que par les méthodes de régression. Déterminer cette relation aide à comprendre et à prédire le comportement d’une variable à l’autre.

L’application la plus courante de l’analyse de régression consiste à estimer la valeur de la variable dépendante pour une valeur donnée ou une plage de valeurs des variables indépendantes. Par exemple, en utilisant la régression, nous pouvons établir la relation entre le prix des produits de base et la consommation, sur la base des données collectées à partir d’un échantillon aléatoire. L'analyse de régression produit la fonction de régression d'un ensemble de données, qui est un modèle mathématique qui correspond le mieux aux données disponibles. Cela peut facilement être représenté par un nuage de points. Graphiquement, la régression équivaut à trouver la meilleure courbe d'ajustement pour l'ensemble de données donné. La fonction de la courbe est la fonction de régression. En utilisant le modèle mathématique, la demande d'un produit peut être prédite pour un prix donné.

Par conséquent, l'analyse de régression est largement utilisée pour la prévision et la prévision. Il est également utilisé pour établir des relations dans des données expérimentales, dans les domaines de la physique, de la chimie et de nombreuses disciplines des sciences naturelles et du génie. Si la relation ou la fonction de régression est une fonction linéaire, le processus s'appelle une régression linéaire. Dans le diagramme de dispersion, il peut être représenté par une ligne droite. Si la fonction n'est pas une combinaison linéaire des paramètres, la régression est non linéaire..

Quelle est la corrélation?

La corrélation est une mesure de la force de la relation entre deux variables. Le coefficient de corrélation quantifie le degré de changement d'une variable en fonction du changement de l'autre variable. En statistique, la corrélation est liée au concept de dépendance, qui est la relation statistique entre deux variables.

Le coefficient de corrélation de Pearsons ou simplement le coefficient de corrélation r est une valeur comprise entre -1 et 1 (-1≤r≤ + 1). C'est le coefficient de corrélation le plus couramment utilisé et n'est valable que pour une relation linéaire entre les variables. Si r = 0, aucune relation n'existe et si r≥0, la relation est directement proportionnelle; c'est-à-dire que la valeur d'une variable augmente avec l'augmentation de l'autre. Si r≤0, la relation est inversement proportionnelle; c'est-à-dire qu'une variable diminue à mesure que l'autre augmente.

En raison de la condition de linéarité, le coefficient de corrélation r peut également être utilisé pour établir la présence d’une relation linéaire entre les variables..

Quelle est la différence entre la régression et la corrélation?

La régression donne la forme de la relation entre deux variables aléatoires et la corrélation donne le degré de force de la relation.

L'analyse de régression produit une fonction de régression qui permet d'extrapoler et de prédire les résultats, tandis que la corrélation peut uniquement indiquer dans quelle direction elle peut changer.

Les modèles de régression linéaire plus précis sont fournis par l'analyse si le coefficient de corrélation est plus élevé. (| r | ≥0,8)