: 24 de junio de 2022
Los dos términos más comunes utilizados en el mundo de las estadísticas son Correlación seguida de Regresión. Los dos términos se describen como ‘ Análisis ’ ya que se basan en la difusión de numerosas variables. Este fenómeno se conoce comúnmente como distribución multivariante. Se usan más comúnmente cuando es necesario examinar la asociación entre dos variables cuantitativas.
Los entrevistados tienen más probabilidades de ser cuestionados sobre las características distintivas de la correlación y la regresión. Sin embargo, muchas personas sufren dudas al comprender las dos frases anteriores.
Correlación vs regresión
La principal diferencia entre correlación y regresión es que la correlación es la medida de asociación o ausencia entre las dos variables, por ejemplo, ‘ x, ’ y ‘ ’ x,’ y ‘ y ’ no son variables independientes o dependientes aquí. Mientras que, en Regresión, el valor de la variable contingente se calcula utilizando el valor de la variable independiente.
La relación entre las dos variables diferentes evaluadas inicialmente. La regresión tiene innumerables aplicaciones instintivas en la vida cotidiana. Aquí hay una tabla de comparación exhaustiva que puede explicar con éxito las diferencias entre los dos términos.
Tabla de comparación entre correlación y regresión
Parámetro de comparación CorrelaciónRegresión Significado Determina la correlación, que es la asociación entre dos variables. Depende en gran medida de los procedimientos basados en estadísticas. Justifica la relación aritmética entre los dos, un valor autónomo y uno dependiente. Objetivo Permite identificar el valor numérico que expresa la relación entre dos o más variables. En regresión, los valores de una variable fija nos ayudan a determinar y aproximar los valores de la variable aleatoria. Uso Se muestra la asociación lineal entre dos variables. Principalmente basado en una estimación basada en una variable para predecir el valor de la otra variable. Variable independiente y variable dependiente Tanto las variables dependientes como las independientes son similares entre sí. Las variables independientes y dependientes no son lo mismo. Indicación Es la medida del grado en que las dos variables cambian simultáneamente. La regresión significa cómo la variable ( x ) determina el cambio en el valor de una variable ( y ).
¿Cuál es la correlación?
La correlación se deriva de dos palabras, a saber, ‘ Co ’ que significa juntos, y ‘ relación, ’ que significa enlace o una conexión, que está entre un par de cantidades.
Simplemente significa el grado de cambio que ocurre en una de las variables y se reacciona mediante un cambio correspondiente en la otra variable. Esto podría ser un cambio explícito o implícito.
Representa con éxito el grado de asociación entre dos de las variables tomadas en consideración, se basa en los principios de las estadísticas. El valor determinado puede ser positivo o negativo.
Cuando ambas variables se mueven en una dirección idéntica, es una correlación positiva, y los resultados se corresponden entre sí, lo que lleva a inversiones y ganancias.
Contrariamente, una correlación negativa se produce cuando las variables se mueven en direcciones opuestas, esto da como resultado una disminución en la otra variable. Por ejemplo, el valor y el requisito de un elemento están interrelacionados.
Un ejemplo en el que la correlación puede implementarse con éxito es cuando una empresa desea comparar el número acumulado de ventas realizadas con el número de vendedores empleados.
¿Qué es la regresión?
La regresión es un intento que se utiliza para determinar la relación de una variable con la otra variable significativa. Los dos tipos de variables utilizadas son una dependiente y otra independiente. La regresión da un paso por delante de la correlación, ya que agrega las capacidades de predicción.
La progresión es aplicada a nivel intuitivo por las personas a diario. Ocupa un lugar importante en las humanidades, ya que es una herramienta potente que se utiliza para predecir los eventos ocurridos antes de estos tiempos, en el presente, y futuro basado en los eventos y ocurrencias actuales anteriores o.
Por ejemplo, los registros comerciales anteriores estiman sus ganancias futuras. Se puede explicar con un simple ejemplo de cómo nos despertamos por la mañana. Si te acuestas temprano, puedes levantarte temprano en la mañana con mayor facilidad.
Podemos entender la regresión lineal usando dos variables ‘ x ’ y ‘ y ’. Aquí, tanto las variables ‘ x ’ como ‘ y ’ dependen de otra, es decir, ‘ y ’ depende o se ve afectada por ‘ x, ’, que es una variable independiente. Los factores mencionados se indican en un gráfico estadístico, que es una representación matemática.
La regresión cuantitativa es más precisa ya que crea una interpretación aritmética de una ecuación. Esta ecuación o fórmulas se pueden usar para analizar y predecir en el futuro.
Por ejemplo, un médico estima la dosis de medicamento apropiada ( variable independiente ) para un paciente en función de su peso corporal, que es una variable dependiente.
Diferencias principales entre correlación y regresión
- Solo se considera una sola pieza de datos o estadísticas en Correlación. Sin embargo, la regresión proporciona una ecuación matemática completa.
- La correlación señala el grado en que dos variables están asociadas entre sí. Por otro lado, la regresión refleja la impresión de un cambio de unidad en la variable independiente debido a los cambios en la variable dependiente.
- La correlación puede dar un valor nítido que describe la relación entre las dos variables. La regresión es beneficiosa ya que examina a fondo y predice aún más los valores para una variable usando ecuaciones matemáticas.
- En correlación, las variables ‘ x ’ y ‘ y ’ son arbitrarias. Pueden pesar, presión arterial o nivel de colesterol. A diferencia de la regresión que asume ‘ x ’ como una variable fija sin error, como la configuración de temperatura.
- El término Correlación se derivó durante el siglo XVI, del latín medieval, lo que significa una relación o conexión mutua entre dos o más cosas.
- Por otro lado, Francis Galton acuñó el término Regresión en el siglo XIX. Lo usó para ilustrar una ocurrencia biológica. En particular, regresión significa volver a un estado primitivo.
Síntesis
Es obvio que el análisis de correlación y el análisis de regresión tienen una gran diferencia entre sí, aunque estos dos conceptos matemáticos se calculan juntos.
Mientras se encuentra en un análisis de regresión, el investigador intenta identificar la relación funcional entre las dos variables establecidas para obtener beneficios y ganancias futuras.
- https://psycnet.apa.org/record/1960-06763-000
- https://link.springer.com/content/pdf/10.3758/BRM.41.4.1149.pdf
- https://psycnet.apa.org/record/1995-97110-002
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