Perbezaan antara Korelasi dan Regresi

Kedua-dua Korelasi dan Regresi adalah alat statistik yang menangani dua atau lebih pembolehubah. Walaupun keduanya berkaitan dengan perkara yang sama, terdapat perbezaan diantara keduanya. Perbezaan, antara keduanya dijelaskan di bawah.

Makna

Hubungan korelasi dengan merujuk kepada dua atau lebih pembolehubah menandakan bahawa pembolehubah berkaitan dengan beberapa cara. Analisis korelasi menentukan sama ada hubungan antara dua pembolehubah wujud dan kekuatan hubungan. Jika dua pembolehubah x (bebas) dan y (bergantung) sangat berkaitan, variasi dalam magnitud pembolehubah bebas disertakan, dengan variasi magnitud pembolehubah bergantung maka kedua pembolehubah dikatakan berkorelasi.

Korelasi boleh linear atau tidak linear. Hubungan korelasi linear adalah salah satu pemboleh ubah yang berkaitan dengan perubahan nilai dalam satu pembolehubah akan menyebabkan perubahan dalam nilai pembolehubah lain secara konsisten. Dalam korelasi linear, titik yang bertaburan yang berkaitan dengan nilai masing-masing pembolehubah bergantung dan bebas akan berkumpul di sekeliling garis lurus yang tidak mendatar, walaupun garis lurus mendatar juga akan menunjukkan hubungan linear antara pembolehubah jika garis lurus dapat menghubungkan mata yang mewakili pembolehubah.

Analisis regresi, sebaliknya, menggunakan data yang ada untuk menentukan hubungan matematik antara pembolehubah yang dapat digunakan untuk menentukan nilai variabel dependen berkenaan dengan nilai apa saja pembolehubah bebas.

Orientasi statistik

Korelasi berkenaan dengan pengukuran kekuatan persatuan atau intensitas hubungan, di mana regresi berkenaan dengan ramalan nilai pembolehubah bergantung pada nilai yang diketahui pembolehubah bebas. Ini boleh dijelaskan dengan formula berikut.

Koefisien korelasi atau koefisien korelasi (r) antara x & y didapati dengan formula berikut;

r = kovarians (x, y) /σx.σy, cov (x, y) = Σxy / n - (Σx / n) (Σy / n), σx & σy adalah sisihan piawai x dan y masing- 1 < r 0, then correlation coefficient between x and y = correlation coefficient between u and v.

Koefisien korelasi r adalah nombor tulen dan bebas dari unit pengukuran. Oleh itu, jika x adalah ketinggian (inci) dan y ialah berat (lbs.) Orang di rantau tertentu, maka r tidak dalam inci atau dalam lbs., Tetapi hanya nombor.

Persamaan regresi didapati dengan formula berikut;

Persamaan regresi y pada x (untuk mengetahui anggaran y) adalah y - y '= byx (x-x ~), byx disebut pekali regresi y pada x. Persamaan regresi x pada y (untuk mengetahui anggaran x) adalah x - x '= bxy (y-y ~), bxy disebut pekali regresi x pada y.

Analisis korelasi tidak menganggap kebergantungan mana-mana pembolehubah pada pembolehubah lain, tidak juga cuba mencari hubungan antara kedua-duanya. Ia hanya menganggarkan tahap persatuan antara pembolehubah. Dalam kata lain, analisis korelasi menguji ketergantungan pembolehubah. Analisis regresi di sisi lain menggambarkan pergantungan pemboleh ubah bergantung atau pembolehubah tindak balas pada pemboleh ubah bebas atau penjelasan. Analisis regresi mengandaikan bahawa terdapat kaitan hubungan sebab-sebab antara pembolehubah penjelas dan penjelasan, dan tidak mengambil kira sama ada hubungan kausal adalah positif atau negatif. Untuk korelasi kedua-dua nilai pembolehubah bergantung dan bebas adalah rawak, tetapi bagi nilai regresi pembolehubah bebas tidak perlu secara rawak.

Ringkasan

1. Analisis korelasi adalah ujian antara pergantungan antara dua pembolehubah. Analisis regresi memberikan formula matematik untuk menentukan nilai pembolehubah bergantung kepada nilai pembolehubah bebas.

2. Pekali korelasi bebas dari pilihan asal dan skala, tetapi pekali regresi tidak begitu.

Untuk korelasi nilai kedua-dua pembolehubah perlu rawak, tetapi ini tidak begitu untuk pekali regresi.

Bibliografi

1. Das, N. G., (1998), Kaedah Statistik, Calcutta

2. Korelasi & Regresi, boleh didapati di www.le.ac.uk/bl/gat/virtualfc/stats/regression

3. Regresi & Korelasi, boleh didapati di www.abyss.uoregon.edu