Korrelatsioon mõõdab kahe muutuja vahelise seose tugevust ja suunda, näidates, kuidas need koos liiguvad. Regressioon seevastu modelleerib muutujate vahelist seost, võimaldades ennustada ja mõista, kuidas muutused ühes muutujas mõjutavad teist, sealhulgas kvantifitseerida mõju koefitsientide ja lõikepunktide kaudu.
Võtme tagasivõtmine
- Korrelatsioon mõõdab kahe muutuja vahelise seose tugevust ja suunda, regressiooni kasutatakse aga ühe muutuja väärtuse ennustamiseks teise väärtuse põhjal.
- Korrelatsioon ei tähenda põhjuslikku seost, samas kui regressioon võib aidata põhjuslikke seoseid tuvastada.
- Korrelatsiooni saab arvutada lihtsa valemi abil, regressiooniks on vaja keerukamaid matemaatilisi mudeleid.
Korrelatsioon vs regressioon
Korrelatsioon viitab kahe muutuja vahelise seose määrale. Regressiooni kasutatakse kahe muutuja vahelise seose modelleerimiseks. Korrelatsioon mõõdab kahe muutuja seose määra, regressioon aga modelleerib kahe muutuja vahelist seost.
Algselt hinnati kahe erineva muutuja vahelist seost. Regressioonil on igapäevaelus lugematu arv intuitiivseid rakendusi. Siin on põhjalik võrdlustabel, mis suudab edukalt selgitada kahe termini erinevusi.
Võrdlustabel
| tunnusjoon | Korrelatsioon | Regressioon |
|---|---|---|
| Eesmärk | Mõõdab suhte tugevus ja suund kahe muutuja vahel | Mudelid ühe muutuja (sõltuv) sõltuvus teisest muutujast (sõltumatu) |
| Väljund | Üks koefitsient (r) vahemikus -1 kuni 1 (-1: täiuslik negatiivne, 0: seos puudub, 1: täiuslik positiivne) | Võrrand või mudel, mis ennustab sõltuva muutuja väärtust sõltumatu muutuja põhjal |
| põhjuslikkuse | Ei tähenda põhjuslikku seost | Võib soovitada põhjuslikku seost, kuid selle kinnitamiseks on vaja täiendavat analüüsi |
| Eeldused | Nõuab andmete lineaarsust ja homoskedastilisust (võrdne dispersioon). | Rangemad eeldused, sealhulgas jääkide (vead) normaalsus |
| Rakendused | Trendide tuvastamine, suhete mõistmine, andmete uurimine | Tulevikuväärtuste ennustamine, prognooside tegemine, mudeliennustuste põhjal otsuste tegemine |
| Näited | Temperatuuri ja jäätisemüügi vahelise seose uurimine | Mudeli koostamine majahindade prognoosimiseks suuruse ja asukoha põhjal |
Mis on korrelatsioon?
Korrelatsioon on statistiline mõõt, mis määrab kahe kvantitatiivse muutuja vahelise seose tugevuse ja suuna. See hindab, kuidas muutused ühes muutujas on seotud muutustega teises muutujas.
Korrelatsiooni tüübid
- Positiivne korrelatsioon: Kui mõlemad muutujad liiguvad samas suunas. See tähendab, et kui üks muutuja suureneb, kipub ka teine muutuja suurenema ja vastupidi. Näiteks võib õpitud tundide arvu ja eksamitulemuste vahel olla positiivne korrelatsioon.
- Negatiivne korrelatsioon: Kui muutujad liiguvad vastassuundades. See tähendab, et kui üks muutuja suureneb, kipub teine muutuja vähenema ja vastupidi. Näiteks võib tuua temperatuuri ja talverõivaste müügi seose.
- Nullkorrelatsioon: Kui muutujate vahel pole ilmset seost. Muutused ühes muutujas ei ennusta muutusi teises. See ei tähenda, et muutujad pole omavahel seotud, vaid lihtsalt seda, et nende seos ei ole lineaarne.
Korrelatsiooni mõõtmine
- r = +1 näitab täiuslikku positiivset korrelatsiooni
- r = -1 näitab täiuslikku negatiivset korrelatsiooni
- r = 0 näitab korrelatsiooni puudumist
Muud korrelatsiooni mõõtmise meetodid hõlmavad Spearmani auaste korrelatsioonikoefitsienti ja Kendalli tau koefitsienti, mida kasutatakse järgandmete jaoks või siis, kui muutujate vaheline seos ei ole lineaarne.
Mis on regressioon?
Regressioonanalüüs on statistiline meetod, mida kasutatakse ühe sõltuva muutuja (tähistatud kui "Y") ja ühe või mitme sõltumatu muutuja (tähistatud kui "X") vahelise seose uurimiseks. See võimaldab ennustada sõltuva muutuja väärtust ühe või mitme sõltumatu muutuja väärtuste põhjal.
Regressiooni tüübid
- Lihtne lineaarne regressioon: See hõlmab ühte sõltumatut muutujat ja sõltuvat muutujat. Eeldatakse, et kahe muutuja vaheline seos on lineaarne, mis tähendab, et seda saab esitada sirgjoonega. Näiteks majade hindade ennustamine maja suuruse järgi.
- Mitme lineaarne regressioon: See hõlmab rohkem kui ühte sõltumatut muutujat ja sõltuvat muutujat. See laiendab lihtsat lineaarset regressiooni, et mahutada mitu ennustajat. Näiteks inimese palga ennustamine tema haridustaseme, aastatepikkuse kogemuse ja asukoha põhjal.
- Polünoomi regressioon: Polünoomi regressioon modelleerib sõltumatu muutuja ja sõltuva muutuja vahelist seost n-nda astme polünoomina. See võimaldab muutujate vahel keerukamaid seoseid, mida lineaarsete mudelitega ei saa tabada.
- Logistiline regressioon: Erinevalt lineaarsest regressioonist kasutatakse logistilist regressiooni, kui sõltuv muutuja on kategooriline. See ennustab sündmuse toimumise tõenäosust, sobitades andmed logistilisele kõverale. Näiteks ennustada, kas klient ostab toote oma demograafilise teabe põhjal.
Regressioonanalüüsi etapid
- Andmete kogumine: Koguge andmeid huvipakkuvate muutujate kohta.
- Andmete uurimine: Uurige andmeid, et mõista muutujate vahelisi seoseid, tuvastada kõrvalekaldeid ja hinnata andmete kvaliteeti.
- Mudeli koostamine: Valige sobiv regressioonimudel, lähtudes andmete olemusest ja uurimisküsimusest.
- Mudeli sobitamine: Hinnake regressioonimudeli parameetreid, kasutades selliseid meetodeid nagu vähimruutude või maksimaalse tõenäosuse hindamine.
- Mudeli hindamine: Hinnake mudeli sobivust ja selle ennustavat täpsust, kasutades selliseid meetmeid nagu R-ruut, kohandatud R-ruut ja ruutkeskmine viga (RMSE).
- Suuline tõlge: Muutujate vaheliste seoste mõistmiseks ja mudeli põhjal prognooside tegemiseks või järelduste tegemiseks tõlgendage regressioonimudeli koefitsiente.
Peamised erinevused korrelatsiooni ja regressiooni vahel
- Eesmärk:
- Korrelatsioon mõõdab kahe muutuja vahelise seose tugevust ja suunda.
- Regressioon modelleerib muutujate vahelist seost, võimaldades ennustada ja mõista, kuidas muutused ühes muutujas mõjutavad teist.
- esindus:
- Korrelatsiooni esindab üks koefitsient (nt Pearsoni r), mis näitab muutujate vahelise seose määra.
- Regressioon hõlmab muutujate vahelise seose modelleerimist võrrandi kaudu, mis võimaldab ennustada ja tõlgendada sõltumatute muutujate mõju sõltuvale muutujale.
- Suundumus:
- Korrelatsioon ei tähenda põhjuslikku seost ega määra muutujatevahelise seose suunda.
- Regressioon võimaldab hinnata põhjuslikku seost ja mõista seose suunda, eristades sõltumatuid ja sõltuvaid muutujaid.
- taotlus:
- Korrelatsioonianalüüsi kasutatakse muutujate vahelise seose määra mõistmiseks ja andmete mustrite tuvastamiseks.
- Regressioonanalüüsi kasutatakse ennustamiseks, selgitamiseks ja hüpoteeside testimiseks, mis võimaldab kvantifitseerida seoseid ja hinnata parameetreid.
- Väljund:
- Korrelatsioon annab ühe koefitsiendi, mis näitab muutujatevahelise seose tugevust ja suunda.
- Regressioon annab koefitsiendid (kalle ja lõikepunkt), mis kvantifitseerivad muutujate vahelisi seoseid ja võimaldavad ennustada sõltuvat muutujat sõltumatute muutujate põhjal.
- 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
Viimati värskendatud: 05. märts 2024
Olen selle blogipostituse kirjutamisega nii palju vaeva näinud, et teile väärtust pakkuda. See on mulle väga kasulik, kui kaalute selle jagamist sotsiaalmeedias või oma sõprade/perega. JAGAMINE ON ♥️
Piyush Yadav on viimased 25 aastat töötanud kohalikus kogukonnas füüsikuna. Ta on füüsik, kelle kirg on muuta teadus meie lugejatele kättesaadavamaks. Tal on loodusteaduste bakalaureusekraad ja keskkonnateaduste magistrikraad. Tema kohta saate tema kohta rohkem lugeda bio-leht.
Artiklis on edukalt piiritletud nüansid korrelatsiooni ja regressiooni vahel. See on väärtuslik ressurss neile, kes tegelevad statistilise analüüsiga.
Artiklis on esitatud põhjalik võrdlus korrelatsiooni ja regressiooni vahel, kuid nende praktiliste rakenduste illustreerimiseks võiks olla kasulik kasutada rohkem reaalseid näiteid.
Olen nõus, reaalse maailma stsenaariumid muudaksid mõisted lugejate jaoks paremini võrreldavad.
Ma mõistan su mõtet, Grant. Konkreetsemad näited suurendaksid tõepoolest artikli kasulikkust.
Artikli võrdlustabel sisaldab tõhusalt peamisi erinevusi korrelatsiooni ja regressiooni vahel. See aitab oluliselt mõista nende erinevaid eesmärke.
Tõepoolest, võrdlustabel on artikli silmapaistev funktsioon, mis pakub kahest statistikakontseptsioonist kokkuvõtliku ülevaate.
Artiklis antakse selge ja üksikasjalik selgitus korrelatsiooni ja regressiooni erinevuste kohta. See on väga informatiivne ja abiks neile, kes soovivad neid statistilisi mõisteid paremini mõista.
Nõustun, võrdlustabel on eriti kasulik korrelatsiooni ja regressiooni peamiste erinevuste mõistmiseks.
Ma leidsin, et korrelatsioonikoefitsientide tõlgendamise osa on eriti arusaadav, eriti neile, kes pole statistilise analüüsiga tutvunud.
Artikkel selgitab tõhusalt korrelatsiooni ja regressiooni erinevusi. Selle selge keelekasutus muudab selle kättesaadavaks isegi neile, kes ei tunne statistilist terminoloogiat.
Olen täiesti nõus. Artikli selgus on kiiduväärt, eriti keeruliste statistiliste mõistete käsitlemisel.
Artiklile võiks kasuks tulla korrelatsiooni ja regressiooni piirangute üksikasjalikum uurimine. Nende piirangute sügavam analüüs annaks terviklikuma arusaama.
Olen nõus, Ruby. Piirangute põhjalikum arutelu suurendaks artikli põhjalikkust.
Piirangute nüansirikas uurimine annaks artiklile tõepoolest olulise lisaväärtuse.
Artiklis korrelatsiooni ja regressiooni selgitamine on erakordne. Praktiliste näidete kaasamine võimendaks veelgi selle hariduslikku väärtust.
Olen kogu südamest nõus, Louis. Reaalse maailma juhtumid rikastaksid kahtlemata artikli õpetlikku olemust.
Artikkel teeb suurepärast tööd korrelatsiooni ja regressiooni eesmärgi ja rakenduste selgitamisel. See on väärtuslik ressurss neile, kes õpivad või töötavad statistiliste andmetega.
See artikkel on kindlasti kohustuslik lugemine kõigile, kes soovivad süvendada oma arusaamist nendest statistilistest mõistetest.
Artikkel eristab tõhusalt korrelatsiooni ja regressiooni, kuid mõned lugejad võivad kasu saada matemaatiliste aspektide paremini kättesaadavast jaotusest.
Saan su mõttest aru, Lauren. Lihtsustatud ülevaade matemaatiliste elementide kohta oleks mõeldud laiemale publikule.
Tõepoolest, matemaatiliste komponentide kättesaadavam esitus suurendaks artikli kaasatust.
Artikli seletus korrelatsiooni ja regressiooni kohta on muljetavaldavalt põhjalik ja hästi struktureeritud. See on suurepärane õppevahend neile, kes on huvitatud statistikast.