Регрессия жана Корреляция
Статистикада эки кокустук чоңдуктун ортосундагы байланышты аныктоо маанилүү. Бул башкаларга салыштырмалуу бир өзгөрмө жөнүндө болжолдоо мүмкүнчүлүгүн берет. Регрессиялык талдоо жана корреляция аба ырайын болжолдоодо, каржы рыногунун жүрүм-турумунда, эксперименттер аркылуу физикалык мамилелерди орнотууда жана реалдуу дүйнө сценарийлеринде колдонулат.
Регрессия деген эмне?
Регрессия эки өзгөрмөнүн ортосундагы байланышты чийүү үчүн колдонулган статистикалык ыкма. Көбүнчө маалыматтар чогултулганда, башкаларга көз каранды болгон өзгөрмөлөр болушу мүмкүн. Бул өзгөрмөлөрдүн ортосундагы так байланышты регрессия ыкмалары менен гана аныктоого болот. Бул байланышты аныктоо бир өзгөрмөнүн экинчисине болгон жүрүм-турумун түшүнүүгө жана болжолдоого жардам берет.
Регрессиялык анализдин кеңири таралган колдонулушу – бул берилген мааниге же көз карандысыз өзгөрмөлөрдүн маанилеринин диапазонуна көз каранды өзгөрмөнүн маанисин баалоо. Мисалы, регрессияны колдонуу менен биз кокус тандалып алынган маалыматтардын негизинде товардын баасы менен керектөөнүн ортосундагы байланышты түзө алабыз. Регрессиялык анализ маалыматтар топтомунун регрессия функциясын жаратат, ал жеткиликтүү маалыматтарга эң туура дал келген математикалык модель. Бул оңой эле чачыранды сюжет менен көрсөтүлүшү мүмкүн. Графикалык жактан алганда, регрессия берүү маалымат топтому үчүн эң ылайыктуу ийри сызыкты табууга барабар. Ийри сызыктын функциясы регрессия функциясы болуп саналат. Математикалык моделди колдонуу менен товардын суроо-талапты берилген баага болжолдоого болот.
Ошондуктан регрессиялык анализ болжолдоодо жана божомолдоодо кеңири колдонулат. Ал ошондой эле эксперименталдык маалыматтарда, физика, химия жана көптөгөн табигый илимдер жана инженердик дисциплиналарда байланыштарды түзүү үчүн колдонулат. Эгерде байланыш же регрессия функциясы сызыктуу функция болсо, анда процесс сызыктуу регрессия деп аталат. Чачыратуу схемасында аны түз сызык катары көрсөтүүгө болот. Эгерде функция параметрлердин сызыктуу айкалышы болбосо, анда регрессия сызыктуу эмес.
Корреляция деген эмне?
Корреляция – бул эки өзгөрмөнүн ортосундагы байланыштын күчү. Корреляция коэффициенти башка өзгөрмөнүн өзгөрүүсүнө негизделген бир өзгөрмөнүн өзгөрүү даражасын сандык жактан аныктайт. Статистикада корреляция көз карандылык түшүнүгү менен байланышкан, бул эки өзгөрмөнүн ортосундагы статистикалык байланыш.
Пирсонс корреляция коэффициенти же жөн эле корреляция коэффициенти r -1 жана 1 (-1≤r≤+1) ортосундагы маани. Бул эң көп колдонулган корреляция коэффициенти жана өзгөрмөлөр ортосундагы сызыктуу байланыш үчүн гана жарактуу. Эгерде r=0 болсо, байланыш жок, ал эми r≥0 болсо, байланыш түз пропорционалдуу болот; б.а. бир өзгөрмөнүн мааниси экинчисинин көбөйүшү менен жогорулайт. Эгерде r≤0 болсо, байланыш тескери пропорционал; б.а. бир өзгөрмө экинчиси көбөйгөн сайын азаят.
Сызыктуулуктун шартынан улам r корреляция коэффициентин өзгөрмөлөрдүн ортосунда сызыктуу байланыштын бар экендигин аныктоо үчүн да колдонсо болот.
Регрессия менен Корреляциянын ортосунда кандай айырма бар?
Регрессия эки кокустук чоңдуктун ортосундагы байланыштын формасын берет, ал эми корреляция байланыштын күчүнүн даражасын берет.
Регрессиялык анализ регрессия функциясын жаратат, ал жыйынтыктарды экстраполяциялоого жана болжолдоого жардам берет, ал эми корреляция кайсы багытта өзгөрүшү мүмкүн экендиги жөнүндө гана маалымат бере алат.
Эгер корреляция коэффициенти жогору болсо, сызыктуу регрессиянын моделдери талдоо аркылуу ошончолук так берилет. (|r|≥0,8)
