Correlación vs Regresión: La Batalla de los Términos Estadísticos

Correlación frente a regresión, ambos términos estadísticos que se utilizan para medir y analizar las conexiones entre dos variables diferentes y se utilizan para hacer predicciones. Este método se usa comúnmente en varias industrias; además de eso, se utiliza en la vida cotidiana.

Por ejemplo, es posible que veas a alguien con ropa cara; automáticamente piensas que podría tener éxito financiero. Otro ejemplo es que planea perder peso haciendo ejercicio por la mañana y luego comenzar a correr a la mañana siguiente.

Los ejemplos mencionados anteriormente son ejemplos de la vida real de correlación vs regresión, ya que una variable, que es la ropa cara, está directamente relacionada con otras variables, que es ser rico. Por lo tanto, le proporcionamos la lista de similitudes y diferencias de correlación vs regresión.

¿Cuál es la correlación?

Como la correlación en sí te da el significado de la palabra que es "co" significa juntos y "relación" significa una conexión o vínculo entre dos cantidades. O podemos decir que si una variable cambia, otra variable cambiará automáticamente sin importar si puede ser directa o indirectamente.

Por ejemplo, supongamos que tenemos dos variables diferentes x e y. Los cambios en estas dos variables se consideran positivos o negativos. Siempre que las dos variables cambien en la misma dirección. O podemos decir que si una sola variable aumenta, la segunda variable también aumentará, por lo que la variación se considera positiva.

La fórmula de correlación

El coeficiente de correlación se utiliza para indicar los datos de la relación entre dos variables mediante la siguiente fórmula:

Dónde está

• rxy - el coeficiente de correlación de las variables x e y.
• xi - los valores de la variable x son una representación.
• X - el promedio de los valores de la variable x.
• sí - los valores de la variable y en una representación.
• ȳ - el promedio de los valores de la variable y.

¿Qué es la regresión?

La regresión representa cómo una sola variable afecta a la otra variable, o una sola variable puede ser responsable de los cambios en otra variable. Implica que los resultados dependen de una o más variables.

Por ejemplo, la correlación se usa para definir la relación entre las dos variables, mientras que la regresión se usa para representar el efecto recíproco. El ejemplo es que, debido a las fuertes lluvias, se pueden dañar varios cultivos. Y también podría provocar inundaciones.

La fórmula de regresión

La regresión se utiliza para representar la relación entre una variable y una variable independiente. Por lo que se puede representar como:

Dónde está:

• Y - Variable dependiente.
• X - Variable independiente.
• a - Interceptar.
• b - Pendiente.
• ϵ - error (residual).

Ahora, antes de proceder a las diferencias de ambos correlación vs regresióndescubrimos las similitudes de ambos.

Similitudes entre correlación y regresión

• Ambas terminologías se utilizan para cuantificar la fuerza y ​​dirección de la relación entre dos variables.
• Hay algún punto en el que la correlación y la pendiente de regresión son individualmente negativas.
• Nuevamente, tanto la correlación como la pendiente de regresión pueden ser positivas.

Diferencias entre correlación y regresión

Además de las similitudes, hay algunas diferencias que se enumeran a continuación:

Conclusión

La discusión anterior sobre correlación vs regresión muestra que hay similitudes y diferencias entre los dos conceptos matemáticos, aunque ambos se estudien juntos. Los investigadores utilizan la correlación cuando quieren saber si las variables en estudio están correlacionadas o no. Entonces, ¿cuál es la fuerza de la asociación? Mientras que el análisis de regresión se utiliza para obtener la relación de función entre las dos variables para hacer más proyecciones de eventos.

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