Perbezaan Antara Regresi Dan Korelasi

2024 Pengarang: Mildred Bawerman | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-16 08:40

Regresi vs Korelasi

Dalam statistik, menentukan hubungan antara dua pemboleh ubah rawak adalah penting. Ini memberikan kemampuan untuk membuat ramalan mengenai satu pemboleh ubah berbanding yang lain. Analisis dan korelasi regresi diterapkan dalam ramalan cuaca, tingkah laku pasaran kewangan, pembentukan hubungan fizikal dengan eksperimen, dan dalam senario dunia nyata yang lebih nyata.

Apa itu Regresi?

Regresi adalah kaedah statistik yang digunakan untuk menarik hubungan antara dua pemboleh ubah. Selalunya ketika data dikumpulkan mungkin ada pemboleh ubah yang bergantung pada yang lain. Hubungan yang tepat antara pemboleh ubah tersebut hanya dapat ditentukan dengan kaedah regresi. Menentukan hubungan ini membantu memahami dan meramalkan tingkah laku satu pemboleh ubah yang lain.

Aplikasi analisis regresi yang paling umum adalah untuk menganggarkan nilai pemboleh ubah bersandar untuk nilai tertentu atau julat nilai pemboleh ubah bebas. Sebagai contoh, dengan menggunakan regresi, kita dapat menjalin hubungan antara harga komoditi dan penggunaan, berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel rawak. Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi set data, yang merupakan model matematik yang paling sesuai dengan data yang ada. Perkara ini dapat dilambangkan dengan mudah oleh plot penyebaran. Secara grafik, regresi setara dengan mencari keluk yang paling sesuai untuk set data pemberian. Fungsi lengkung adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematik, permintaan komoditi dapat diramalkan untuk harga tertentu.

Oleh itu, analisis regresi digunakan secara meluas dalam meramalkan dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk menjalin hubungan dalam data eksperimen, dalam bidang fizik, kimia, dan banyak sains semula jadi dan disiplin kejuruteraan. Sekiranya hubungan atau fungsi regresi adalah fungsi linear, maka prosesnya dikenali sebagai regresi linear. Dalam plot penyebaran, ia dapat ditunjukkan sebagai garis lurus. Sekiranya fungsi tersebut bukan kombinasi linear dari parameter, maka regresi tidak linear.

Apa itu Korelasi?

Korelasi adalah ukuran kekuatan hubungan antara dua pemboleh ubah. Pekali korelasi mengukur tahap perubahan dalam satu pemboleh ubah berdasarkan perubahan pemboleh ubah yang lain. Dalam statistik, korelasi dihubungkan dengan konsep ketergantungan, yang merupakan hubungan statistik antara dua pemboleh ubah.

Pekali korelasi Pearsons atau hanya pekali korelasi r adalah nilai antara -1 dan 1 (-1≤r≤ + 1). Ini adalah pekali korelasi yang paling biasa digunakan dan hanya berlaku untuk hubungan linear antara pemboleh ubah. Sekiranya r = 0, tidak ada hubungan, dan jika r≥0, hubungannya berkadar terus; iaitu nilai satu pemboleh ubah meningkat dengan peningkatan yang lain. Sekiranya r≤0, hubungannya berkadar songsang; iaitu satu pemboleh ubah menurun apabila yang lain meningkat.

Kerana keadaan linearitas, koefisien korelasi r juga dapat digunakan untuk menentukan adanya hubungan linear antara pemboleh ubah.

Apakah perbezaan antara Regresi dan Korelasi?

Regresi memberikan bentuk hubungan antara dua pemboleh ubah rawak, dan korelasi memberikan tahap kekuatan hubungan.

Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi, yang membantu mengekstrapolasi dan meramalkan hasil sementara korelasi hanya dapat memberikan maklumat mengenai arah mana ia dapat berubah.

Model regresi linier yang lebih tepat diberikan oleh analisis, jika pekali korelasi lebih tinggi. (| r | ≥0.8)