Как корреляция и регрессия помогают выявлять статистические зависимости?

Корреляция и регрессия помогают выявлять статистические зависимости следующим образом:

Корреляционный анализ позволяет установить, существует ли зависимость между величинами, и оценить её силу. nvjournal.ru polyakov.imamod.ru Для этого используется коэффициент корреляции, который может принимать значения от -1 до +1. nvjournal.ru Если коэффициент близок к +1, это означает, что две переменные имеют положительную линейную связь (прямую зависимость): при увеличении одной переменной, другая тоже увеличивается. nvjournal.ru Если коэффициент близок к -1, то переменные имеют отрицательную линейную связь (обратную зависимость): при увеличении одной переменной, другая уменьшается. nvjournal.ru Также возможна ситуация, когда статистическая взаимосвязь отсутствует, в этом случае коэффициент близок к нулю. nvjournal.ru

Регрессионный анализ даёт более точное математическое описание зависимости. polyakov.imamod.ru Для этого строится регрессионная модель — функциональное соотношение между зависимой и независимой переменной, которое наилучшим образом описывает реальную статистическую зависимость. polyakov.imamod.ru Подобранная функция может быть линейной или нелинейной. polyakov.imamod.ru Регрессионный анализ позволяет предсказывать значения зависимой переменной на основе значений независимых переменных. nvjournal.ru

Таким образом, корреляция оценивает силу статистической связи, а регрессия исследует её форму. www.ektu.kz Вместе эти методы помогают установить соотношение между явлениями и определить наличие или отсутствие связи. www.ektu.kz