Phân biệt giữa hồi quy với tương quan

Phân biệt giữa hồi quy với tương quan; Cả tương quan và hồi quy đều có thể nói là những công cụ được sử dụng trong thống kê thực sự xử lý thông qua hai hoặc nhiều hơn hai biến.

Mặc dù cả hai đều xác định cùng một chủ đề, nhưng giữa hai phương pháp này vẫn tồn tại những điểm trái ngược nhau. Sự khác biệt chính là mối tương quan tìm ra mức độ trong khi hồi quy giải thích mối quan hệ. Sự khác biệt khác giữa các phương pháp này được đưa ra dưới đây.

PHÂN BIỆT HỒI QUY VỚI TƯƠNG QUAN

Tương quan ( Correlations)

Tương quan thường xuyên ám chỉ mức độ mà hai biến chứa mối quan hệ với nhau. Tương quan dương thể hiện mức độ mà các biến giảm hoặc tăng song song trong khi tương quan nghịch thể hiện mức độ một biến tăng khi biến khác giảm.

Hồi quy ( Regressions)

Hồi quy là thước đo trong thống kê cố gắng xác định mức độ tồn tại của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và sự tiến triển của các biến giải thích khác.

Hồi quy VS Tương quan

Một số điều tương phản liên quan đến các điều khoản này được đưa ra dưới đây

Sự định nghĩa:

1. Tương quan là công cụ được sử dụng trong thống kê quyết định mối quan hệ hoặc mối quan hệ đồng của hai biến bất kỳ.
2. Hồi quy mô tả cách một biến giải thích có liên quan với biến phụ thuộc về mặt số học.

Sử dụng :

1. Tương quan được sử dụng để nói lên mối quan hệ trực tiếp tồn tại giữa hai biến số.
2. Hồi quy được sử dụng để phù hợp tốt với dòng và đo lường một biến trên tiền đề của biến khác.

Biến thể:

1. Trong mối tương quan, không tồn tại sự phân biệt giữa biến giải thích và biến phụ thuộc cho thấy mối tương quan giữa x và y cũng giống như y và x.
2. Trong hồi quy, tồn tại sự phân biệt giữa biến giải thích và biến phụ thuộc, điều này cho thấy hồi quy của y trên x không hoàn toàn giống với x trên y.

Chứng tỏ:

1. Hệ số tương quan thể hiện mức độ mà các biến tiến hành cùng nhau.
2. Hồi quy cho thấy ảnh hưởng của sự thay đổi đơn vị trong biến giải thích (x) lên biến phụ thuộc (y).

Chủ đích:

1. Tương quan nhằm xác định một giá trị cho thấy mối quan hệ tồn tại giữa các biến.
2. Hồi quy nhằm mục đích đánh giá các ước lượng của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị của các biến độc lập.

Hàng:

1. Sự tương quan không bao giờ phù hợp trong một đường thẳng đi qua các điểm của dữ liệu
2. Hồi quy tìm dòng tốt nhất ước tính hành vi của Y từ X.

Dữ liệu:

1. Tương quan thường được sử dụng khi bạn xác định cả hai biến. Đôi khi, nó phù hợp khi một biến là thứ mà bạn dự kiến ​​kiểm soát.
2. Hồi quy thường được sử dụng khi X là một biến mà bạn kiểm soát như thời gian, tiêu điểm, v.v.

Liên kết giữa các kết quả:

1. Tương quan tính toán ước tính của “hệ số tương quan Pearson”, đó là r. phạm vi của r là -1 đến +1.
2. Hồi quy đánh giá mức độ phù hợp thông qua r2, bây giờ và sau đó được viết hoa là R2.

Độc lập:

1. Hệ số tương quan không phụ thuộc vào quyết định của điểm xuất phát và thang đo.
2. Hồi quy không độc lập trong việc lựa chọn thang đo và xuất xứ.

Sự kết luận phân biệt hồi quy với tương quan

Qua sự giải thích đã đề cập ở trên, rõ ràng là có một sự khác biệt chính giữa các công cụ này, mặc dù thực tế là hai công cụ này tập trung cùng nhau. Tương quan được sử dụng khi chuyên gia cần nhận ra mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập và sức mạnh của nó. Trong hồi quy, mối quan hệ chức năng được thiết lập giữa hai biến để đưa ra dự đoán trong tương lai về các sự kiện. Hệ số tương quan là r trong khi hồi quy là r² hoặc R².