Sự khác biệt giữa hồi quy và tương quan: hồi quy so với tương quan so với

Hồi quy so với tương quan

Trong số liệu thống kê, 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 những người khác. Phân tích hồi quy và tương quan được áp dụng trong dự báo thời tiết, hành vi của thị trường tài chính, thiết lập các mối quan hệ thể chất bằng các thí nghiệm, và trong các kịch bản thế giới thực hơn.

Sự hồi quy là gì?

Hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng để rút ra mối quan hệ giữa hai biến. 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 này chỉ có thể được thiết lập bằng phương pháp hồi quy. Xác định mối quan hệ này giúp hiểu và dự đoán hành vi của một biến với nhau.

Ứng dụng phổ biến nhất của phân tích hồi quy là để ước tính giá trị của biến phụ thuộc cho một giá trị hoặc một dải các giá trị của các biến độc lập. Ví dụ, sử dụng hồi quy, chúng ta có thể thiết lập mối quan hệ giữa giá hàng hoá và tiêu dùng dựa trên dữ liệu thu thập được 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 thể hiện bằng một âm mưu phân tán. Về mặt đồ họa, hồi qui tương đương với việc tìm đường cong phù hợp nhất cho tập dữ liệu. Chức năng của đường cong là chức năng hồi quy. Sử dụng mô hình toán học, nhu cầu của một hàng hóa có thể được dự đoán cho một mức giá nhất định.

Vì vậy, phân tích hồi quy được sử dụng rộng rãi trong dự báo và dự báo. Nó cũng được sử dụng để thiết lập các mối quan hệ trong dữ liệu thực nghiệm, trong các lĩnh vực vật lý, hóa học, và nhiều khoa học tự nhiên và kỷ luật kỹ thuật. Nếu mối quan hệ hoặc chức năng hồi quy là một hàm tuyến tính, thì quá trình này được gọi là hồi quy tuyến tính. Trong lô phân tán, nó có thể được đại diện như một đường thẳng. Nếu chức năng không phải là sự kết hợp tuyến tính của các tham số, thì hồi quy là không tuyến tính.

Mối 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 trong biến khác. Trong số liệu thống kê, 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 là hệ số tương quan r là một giá trị giữa -1 và 1 (-1≤r≤ + 1). Đó là hệ số tương quan được sử dụng phổ biến nhất và chỉ có giá trị đối với mối quan hệ tuyến tính giữa các biến. Nếu r = 0, không có mối quan hệ tồn tại, và nếu r≥0, mối quan hệ này tỷ lệ thuận với tỉ số; tôi. e. giá trị của một biến tăng lên cùng với sự gia tăng của biến kia. Nếu r≤0, mối quan hệ này tỷ lệ nghịch; tôi. e. một biến sẽ giảm xuống khi sự gia tăng khác.

Bởi vì điều kiện tuyến tính, hệ số tương quan r cũng có thể được sử dụng để xác định sự có mặt của một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến.

Sự khác biệt giữa hồi quy và tương quan là gì?

Sự hồi quy cho phép hình thành mối quan hệ giữa hai biến ngẫu nhiên và sự tương quan cho thấy mức độ sức mạnh của mối quan hệ.

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

Các mô hình hồi quy tuyến tính chính xác hơn được đưa ra bằng cách phân tích, nếu hệ số tương quan cao hơn. (| r | ≥ 0. 8)