Diferencia entre correlación y regresión (con tabla)

Correlación vs Regresión

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.

Es muy probable que los entrevistados sean cuestionados sobre las características distintivas de la correlación y la regresión. Sin embargo, muchas personas sufren dudas al comprender las dos frases anteriores.

La diferencia clave entre Correlación y Regresión radica en el hecho de cómo están asociadas con las variables y su impacto en las estadísticas.

El significado de correlación es la medida de asociación o ausencia entre las dos variables, por ejemplo, ‘x’ e ‘y’. ‘x’ e ‘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 el día a día.

Aquí hay una tabla de comparación exhaustiva que puede explicar con éxito las diferencias entre los dos términos.


 

¿Qué es la correlación?

La correlación se deriva de dos palabras, a saber, ‘Co’, que significa en conjunto, y ‘relación’, que significa enlace o conexión, que se encuentra entre un par de cantidades.

Simplemente significa el grado de cambio que ocurre en una de las variables y 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 la estadística. 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 la inversión y la ganancia.

Por el contrario, se produce una correlación negativa cuando las variables se mueven en direcciones opuestas, lo que resulta en la disminución de la otra variable. Por ejemplo, el valor y el requisito de un artículo están relacionados entre sí.

Un ejemplo en el que la correlación se puede implementar 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 dependientes y independientes. La regresión va un paso por delante de la correlación, ya que agrega las capacidades de predicción.

La regresión es aplicada en un nivel intuitivo por las personas diariamente. Ocupa un lugar importante en las acciones humanas, ya que es una herramienta potente que se utiliza para predecir los eventos que ocurrieron antes de estos tiempos, en el presente y en el futuro en función de los eventos y acontecimientos anteriores o actuales.

Por ejemplo, los registros comerciales anteriores pueden estimar sus ganancias futuras. Puede explicarse con un simple ejemplo de cómo nos levantamos por la mañana. Si se acuesta temprano, puede levantarse temprano por la mañana con mayor facilidad.

Podemos entender la regresión lineal usando dos variables ‘x’ e ‘y’. Aquí, las variables ‘x’ e ‘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.


Principales diferencias entre correlación y regresión

  1. Solo se considera una sola pieza de datos o estadísticas en Correlation. Sin embargo, la regresión proporciona una ecuación matemática completa.
  2. 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.
  3. 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 valores para una variable usando ecuaciones matemáticas.
  4. En Correlation, las variables ‘x’ e ‘y’ son arbitrarias. Pueden subir de peso, presión arterial o colesterol. A diferencia de la regresión que asume ‘x’ como una variable fija sin error, como el ajuste de temperatura.
  5. 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.
  6. Por otro lado, Francis Galton acuñó el término Regresión en el siglo XIX. Lo usó para ilustrar un hecho biológico. En particular, la regresión significa volver a un estado primitivo.
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Preguntas frecuentes sobre correlación y regresión

  1. ¿Cuáles son los tipos de regresión?

    Existen principalmente siete tipos de regresiones, a saber:
    Regresión lineal: la naturaleza de la línea de regresión es lineal; la variable independiente es discreta o continua, la variable dependiente es continua
    Regresión logística: no se requiere una relación lineal entre la variable dependiente y la independiente, la naturaleza de la variable dependiente es binaria (0/1, Sí / No, Verdadero / Falso)
    Regresión polinómica: el poder de la variable independiente supera 1.
    Regresión escalonada: se utiliza cuando hay múltiples variables independientes, el proceso automático selecciona variables independientes sin intervención humana
    Regresión de cresta: se usa cuando las variables independientes están altamente correlacionadas, use el parámetro de contracción para resolver el problema de multicolinealidad
    Regresión de lazo: los supuestos son lo mismo que la regresión de mínimos cuadrados, reduce los coeficientes a cero, mejora la precisión de los modelos de regresión lineal
    Regresión ElasticNet: un híbrido de técnicas de regresión de lazo y cresta, sin limitación en los números de variables seleccionadas

  2. ¿Cuáles son los diferentes tipos de correlación?

    Existen principalmente seis tipos de correlaciones, a saber:
    Correlación positiva: un aumento en la variable aumenta el valor de otro
    Correlación negativa: un aumento en una variable disminuye el valor de otra
    Sin correlación: no existe dependencia lineal entre dos variables
    Correlación perfecta: existe dependencia funcional entre dos variables
    Correlación fuerte: los puntos se encuentran cerca uno del otro en la línea
    Correlación débil: los puntos están ubicados lejos uno del otro en la línea

  3. ¿Por qué se usa la regresión?

    El uso principal de la regresión es observar la relación de una variable dependiente con una independiente. Las estadísticas de regresión se pueden usar para determinar el valor de una variable dependiente cuando el valor de la variable independiente ya se conoce.

  4. ¿Se puede usar la correlación para predecir?

    Sí, la correlación se puede usar para predecir el valor de una variable, dado que ya tenemos el valor de otra variable.

  5. ¿Cómo interpretas el coeficiente de correlación?

    La interpretación del coeficiente de correlación se puede hacer observando cuál de los siguientes valores está más cerca del valor del coeficiente de correlación:
    Relación lineal negativa
    -1 = perfecto descenso.
    -0,70 = fuerte descenso.
    -0.50 = descenso moderado.
    -0,30 = débil cuesta abajo.
    Sin relación
    0 = sin relación lineal
    Relación lineal positiva
    +0,30 = débil cuesta arriba.
    +0.50 = moderado cuesta arriba.
    +0,70 = fuerte cuesta arriba.
    +1 = perfecto cuesta arriba.


 

Conclusión

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.

Durante un análisis de regresión, el investigador intenta identificar la relación funcional entre las dos variables establecidas para obtener beneficios y beneficios futuros.