Regressão vs Correlação
Em estatística, determinar a relação entre duas variáveis aleatórias é importante. Dá a capacidade de fazer previsões sobre uma variável em relação a outras. A análise de regressão e correlação são aplicadas em previsões meteorológicas, comportamento do mercado financeiro, estabelecimento de relações físicas por meio de experimentos e em muito mais cenários do mundo real.
O que é regressão?
A regressão é um método estatístico usado para traçar a relação entre duas variáveis. Freqüentemente, quando os dados são coletados, pode haver variáveis que dependem de outras. A relação exata entre essas variáveis só pode ser estabelecida pelos métodos de regressão. Determinar essa relação ajuda a compreender e prever o comportamento de uma variável em relação à outra.
A aplicação mais comum da análise de regressão é estimar o valor da variável dependente para um determinado valor ou intervalo de valores das variáveis independentes. Por exemplo, por meio de regressão podemos estabelecer a relação entre o preço da commodity e o consumo, com base nos dados coletados de uma amostra aleatória. A análise de regressão produz a função de regressão de um conjunto de dados, que é um modelo matemático que melhor se ajusta aos dados disponíveis. Isso pode ser facilmente representado por um gráfico de dispersão. Graficamente, a regressão é equivalente a encontrar a melhor curva de ajuste para o conjunto de dados fornecido. A função da curva é a função de regressão. Usando o modelo matemático, a demanda de uma mercadoria pode ser prevista para um determinado preço.
Portanto, a análise de regressão é amplamente usada em previsões e previsões. Ele também é usado para estabelecer relações em dados experimentais, nos campos da física, química e muitas ciências naturais e disciplinas de engenharia. Se o relacionamento ou a função de regressão for uma função linear, o processo é conhecido como regressão linear. No gráfico de dispersão, pode ser representado como uma linha reta. Se a função não for uma combinação linear dos parâmetros, a regressão é não linear.
O que é correlação?
Correlação é uma medida da força da relação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação quantifica o grau de mudança em uma variável com base na mudança na outra variável. Na estatística, a correlação está ligada ao conceito de dependência, que é a relação estatística entre duas variáveis.
O coeficiente de correlação de Pearson ou apenas o coeficiente de correlação r é um valor entre -1 e 1 (-1≤r≤ + 1). É o coeficiente de correlação mais comumente usado e válido apenas para uma relação linear entre as variáveis. Se r = 0, não existe relação, e se r≥0, a relação é diretamente proporcional; isto é, o valor de uma variável aumenta com o aumento da outra. Se r≤0, a relação é inversamente proporcional; ou seja, uma variável diminui à medida que a outra aumenta.
Por causa da condição de linearidade, o coeficiente de correlação r também pode ser usado para estabelecer a presença de uma relação linear entre as variáveis.
Qual é a diferença entre Regressão e Correlação?
A regressão fornece a forma do relacionamento entre duas variáveis aleatórias e a correlação fornece o grau de força do relacionamento.
A análise de regressão produz uma função de regressão, que ajuda a extrapolar e prever resultados, enquanto a correlação pode fornecer apenas informações sobre a direção em que pode mudar.
Os modelos de regressão linear mais precisos são fornecidos pela análise, se o coeficiente de correlação for maior. (| r | ≥0,8)
