相关性与回归分析的区别

自古以来，经济在国家建设中的作用就无与伦比。经济有助于国家发展并创造熟练的劳动力。经济在国家建设中的作用非常重要，因为它有几个方面可以促进国家进步。国家的经济体系包括股市、进出口、供需、货币流通等。强大的经济对任何国家的进步都至关重要，因为它构成了其支柱。自古以来，经济就一直在改变政治权力。有缺陷的经济体系导致了起义，最终导致了权力转移。

最初，人们使用易货制来购买商品和服务。在易货制之后，货币作为硬币被开发出来——几个王朝铸造硬币来运行经济体系。在硬币之后，又发生了其他发明，最终导致了实物货币的发展。现在政府正在更进一步，推出数字货币。随着时间的推移，新的货币形式被开发出来，但它们的基本目标仍然是经济体系的平稳运行。推广公司产品最好的方法是记录产品的销售情况以及客户对该产品的行为。本文将讨论经济中使用的两个重要概念：相关性和回归。它们都与不同的变量形成关系，并最终导致结果的产生。

什么是相关性？

相关性是一个统计概念，用于表示两个变量之间的强度。相关性由两个词组成：Co，意思是“一起”，relation，意思是“关系”。这两个词合在一起就是相关性，它们的主要目的是确定变量 x 和 y 之间的关系。相关性可以是任何形式；它可以是正的、负的或零的。

正相关是指变量朝同一方向移动。负相关是指变量朝相反方向移动。而在零相关中，变量之间没有线性关系。

示例

正相关：身高和体重，高个子体重更重，反之亦然。

负相关：价格和需求，随着价格上涨，产品需求下降，反之亦然。

零相关：变量之间没有关系，例如，学生的身高和喝咖啡的习惯。

相关性的应用

相关性的应用非常广泛；它有助于公司快速发展。因为它有助于理解消费者的行为。相关性几乎用于所有领域。相关性很重要，因为它构成了任何产品成功的支柱。它支持公司和机构开发有需求的产品。相关性的一些最值得注意的应用包括：

1. 电子商务

用户花费时间与客户购买产品有助于电子商务公司识别有需求的产品以及客户花费大量时间但尚未购买的产品。在注意到这一点后，电子商务公司会对这些产品进行促销以增加客户群。相关性在电子商务中的另一个用途是独立客户数量与日销售额。这种相关性有助于公司决定他们应该针对哪些客户以及如何增加新客户。

2. 教育

学习年限与薪资收入

教育中的相关性非常重要，因为它有助于政府和其他教育机构相应地制定政策。相关性有助于政府制定教育政策，从而提高教育入学率，同时降低失业率。

3. 房地产

相关性的另一个应用可以在房地产中看到——例如，收入与公寓位置或公寓位置与公寓价格。上述比较有助于房地产开发商在可能增加公寓销售的地区开发公寓。此外，它还有助于房地产公司决定公寓的市场价格，并选择开发地点和目标客户。

在前面的段落中，我们讨论了相关性及其应用。现在我们讨论回归及其应用。

什么是回归？

回归也是一种统计技术，用于描述依赖于其他变量的变量的值。换句话说，它是一种估计因变量值随自变量变化而变化的技��。回归的结果取决于其他变量（即自变量）的结果。为了获得详细的了解，可以使用回归，它可以帮助方程预测和优化未来的数据。

回归的最佳用途是确定预测因子的强度、预测效应和趋势预测。回归最好的地方在于它的公式。现在让我们讨论回归的公式，它简化了计算。由于回归是因变量和自变量之间关系的表示，因此可以表示为

Y = a + bX +c，其中

Y：因变量

X：代表自变量

a：截距

B：斜率

c：误差

回归的一些例子是——

回归可用于根据该地区现有的湿度水平、降雨方向、风速等来预测降雨。回归的其他应用包括根据房间位置、房间提供的设施、污染水平等来确定房屋价格。

回归的应用

回归的应用非常广泛，因为许多领域直接或间接相互关联。这种联系形成了回归的应用。观察任何研究，回归都是有用的，因为它代表了研究的隐藏部分。让我们讨论回归的一些最值得注意的应用——

1. 流行病学

吸烟与死亡率之间的关系可以通过回归来最好地解释。例如，如果我们必须表示这两个变量，吸烟是自变量，而寿命是因变量。通过使用回归，我们发现吸烟对健康有害；它可能导致严重的健康问题，甚至导致心血管疾病，最终导致死亡。

2. 环境研究

回归的另一个重要应用是在环境研究中。环境是一个广泛的概念；一切都直接或间接相互关联。环境学家使用回归来提前预测海啸、雷暴和沙尘暴等自然现象。这有助于政府相应地制定政策，挽救受影响者的生命和财产。

3. 地质学

回归的另一个重要用途可以在地质学中看到。通过回归，公司可以预测世界不同地区的自然资源储量，最重要的是天然气。

回归的应用也可以在考古学、医学、金融和经济学等其他领域看到。

相关与回归之间的主要区别

1. 在相关性中，使用的变量，例如 X 和 Y，可以互换。但在回归中，X 的值可以改变 Y 的值，反之亦然。并且它们的结果也会因交换这两个变量而改变。
2. 相关性中使用的变量是随机的，它们可以相同或不同，但它们必须是随机的。但在回归中，一个变量是随机的，另一个必须是固定的。这有助于彻底预测结果。
3. 我们可以说相关性是一个单一的统计量。另一方面，回归产生一个完整的方程。
4. 相关性不捕捉因果关系，而回归依赖于因果关系。
5. 相关性的图形表示用一个点表示。另一方面，直线表示线性回归。
6. 相关性中使用的变量之间的相关性是相同的。例如，X 和 Y 之间的相关性与 Y 和 X 之间的相关性相同。但变量之间的回归是不同的；例如，X 和 Y 的回归与 Y 和 X 的回归完全不同。
7. 有时，相关性和回归都是相互依赖的；例如，如果相关性为负或正，那么回归斜率也将为负或正。

结论

相关性和回归都是必要的，因为它们在统计上支持我们的研究。在本文中，我们讨论了相关性和回归及其应用。