Regresi vs Korelasi
Dalam statistik, menentukan hubungan antara dua variabel acak itu penting. Ini memberi kemampuan untuk membuat prediksi tentang satu variabel relatif terhadap yang lain. Analisis regresi dan korelasi diterapkan dalam prakiraan cuaca, perilaku pasar keuangan, pembentukan hubungan fisik melalui eksperimen, dan dalam skenario dunia nyata yang lebih banyak lagi.
Apa itu Regresi?
Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel. Seringkali ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang bergantung pada orang lain. Hubungan yang tepat antara variabel-variabel tersebut hanya dapat ditentukan dengan metode regresi. Menentukan hubungan ini membantu untuk memahami dan memprediksi perilaku dari satu variabel ke variabel lainnya.
Penerapan yang paling umum dari analisis regresi adalah untuk memperkirakan nilai variabel dependen untuk nilai tertentu atau rentang nilai variabel independen. Misalnya, dengan menggunakan regresi, kita dapat menetapkan hubungan antara harga komoditas dan konsumsi, berdasarkan data yang dikumpulkan dari sampel acak. Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi dari kumpulan data, yang merupakan model matematika yang paling sesuai dengan data yang tersedia. Ini dengan mudah dapat diwakili oleh plot pencar. Secara grafis, regresi setara dengan menemukan kurva yang paling pas untuk kumpulan data yang diberikan. Fungsi kurva tersebut adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematika, permintaan suatu komoditas dapat diprediksi dengan harga tertentu.
Oleh karena itu, analisis regresi banyak digunakan dalam memprediksi dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk menjalin hubungan dalam data eksperimen, di bidang fisika, kimia, dan banyak ilmu alam dan disiplin ilmu teknik. Jika hubungan atau fungsi regresi tersebut merupakan fungsi linier, maka proses tersebut disebut dengan regresi linier. Dalam plot pencar, itu dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsinya bukan kombinasi linier dari parameter, maka regressi adalah non linier.
Apa itu Korelasi?
Korelasi adalah ukuran kekuatan hubungan antara dua variabel. Koefisien korelasi mengukur tingkat perubahan dalam satu variabel berdasarkan perubahan variabel lainnya. Dalam statistik, korelasi dihubungkan dengan konsep ketergantungan, yaitu hubungan statistik antara dua variabel.
Koefisien korelasi Pearsons atau hanya koefisien korelasi r adalah nilai antara -1 dan 1 (-1≤r≤ + 1). Ini adalah koefisien korelasi yang paling umum digunakan dan hanya valid untuk hubungan linier antara variabel. Jika r = 0, tidak ada hubungan, dan jika r≥0, maka relasinya berbanding lurus; yaitu nilai satu variabel meningkat dengan peningkatan variabel lainnya. Jika r≤0, hubungannya berbanding terbalik; yaitu satu variabel menurun seiring dengan peningkatan lainnya.
Karena kondisi linieritas, koefisien korelasi r juga dapat digunakan untuk menetapkan adanya hubungan linier antar variabel.
Apa perbedaan antara Regresi dan Korelasi?
Regresi memberikan bentuk hubungan antara dua variabel acak, dan korelasi memberikan derajat kekuatan hubungan.
Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi, yang membantu mengekstrapolasi dan memprediksi hasil sementara korelasi hanya dapat memberikan informasi tentang arah perubahannya.
Model regresi linier yang lebih akurat diberikan oleh analisis, jika koefisien korelasinya lebih tinggi. (| r | ≥0.8)
