Sự khác biệt giữa hồi quy và tương quan

Hồi quy vs Tương quan

Trong thống kê, việc xác định mối quan hệ giữa hai biến ngẫu nhiên là rất quan trọng. Nó cho khả năng đưa ra dự đoán về một biến so với các biến khác. Phân tích hồi quy và tương quan được áp dụng trong dự báo thời tiết, hành vi thị trường tài chính, thiết lập các mối quan hệ vật lý bằng các thí nghiệm và trong các kịch bản thực tế hơn nhiều.

Hồi quy là gì?

Hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để vẽ mối quan hệ giữa hai biến. Thông thường khi dữ liệu được thu thập, có thể có các biến phụ thuộc vào người khác. Mối quan hệ chính xác giữa các biến đó chỉ có thể được thiết lập bằng các phương pháp hồi quy. Xác định mối quan hệ này giúp hiểu và dự đoán hành vi của biến này sang biến khác.

Ứng dụng phổ biến nhất của phân tích hồi quy là ước tính giá trị của biến phụ thuộc cho một giá trị hoặc phạm vi giá trị nhất định của các biến độc lập. Ví dụ: sử dụng hồi quy, chúng ta có thể thiết lập mối quan hệ giữa giá hàng hóa và mức tiêu thụ, dựa trên dữ liệu được thu thập từ một mẫu ngẫu nhiên. Phân tích hồi quy tạo ra hàm hồi quy của tập dữ liệu, là mô hình toán học phù hợp nhất với dữ liệu có sẵn. Điều này có thể dễ dàng được đại diện bởi một âm mưu phân tán. Về mặt đồ họa, hồi quy tương đương với việc tìm đường cong phù hợp nhất cho tập dữ liệu đưa ra. Hàm của đường cong là hàm hồi quy. Sử dụng mô hình toán học, nhu cầu của hàng hóa có thể được dự đoán với một mức giá nhất định.

Do đó, phân tích hồi quy được sử dụng rộng rãi trong dự đoán và dự báo. Nó cũng được sử dụng để thiết lập mối quan hệ trong dữ liệu thực nghiệm, trong các lĩnh vực vật lý, hóa học và nhiều ngành khoa học tự nhiên và kỹ thuật. Nếu mối quan hệ hoặc hàm hồi quy là một hàm tuyến tính, thì quá trình này được gọi là hồi quy tuyến tính. Trong biểu đồ phân tán, nó có thể được biểu diễn dưới dạng một đường thẳng. Nếu hàm không phải là tổ hợp tuyến tính của các tham số, thì hồi quy là phi tuyến tính.

Tương quan là gì?

Tương quan là thước đo sức mạnh của mối quan hệ giữa hai biến. Hệ số tương quan định lượng mức độ thay đổi trong một biến dựa trên sự thay đổi của biến khác. Trong thống kê, mối tương quan được kết nối với khái niệm phụ thuộc, đó là mối quan hệ thống kê giữa hai biến.

Hệ số tương quan của Pearsons hoặc chỉ hệ số tương quan r là một giá trị giữa -1 và 1 (-1≤r≤ + 1). Đây là hệ số tương quan được sử dụng phổ biến nhất và chỉ có giá trị cho mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Nếu r = 0, không có mối quan hệ nào tồn tại và nếu r≥0, mối quan hệ tỷ lệ thuận; tức là giá trị của một biến tăng theo mức tăng của biến khác. Nếu r≤0, mối quan hệ tỷ lệ nghịch; tức là một biến giảm khi biến còn lại tăng.

Do điều kiện tuyến tính, hệ số tương quan r cũng có thể được sử dụng để thiết lập sự hiện diện của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.

Sự khác biệt giữa Hồi quy và Tương quan là gì??

Hồi quy cho hình thức của mối quan hệ giữa hai biến ngẫu nhiên và tương quan cho mức độ sức mạnh của mối quan hệ.

Phân tích hồi quy tạo ra hàm hồi quy, giúp ngoại suy và dự đoán kết quả trong khi tương quan chỉ có thể cung cấp thông tin về hướng nào nó có thể thay đổi.

Các mô hình hồi quy tuyến tính chính xác hơn được đưa ra bởi phân tích, nếu hệ số tương quan cao hơn. (| r | .80.8)