1. Correlación
Se denomina correlación al análisis que nos permite conocer la asociación o ausencia de relación entre dos variables ‘x’ e ‘y’.
2. Regresión:
el análisis de regresión se utiliza para predecir el valor de la variable dependiente en función del valor conocido de la variable independiente, asumiendo esa relación matemática promedio entre dos o más variables.
Diferencia entre correlación y regresión:
| S. No. | Correlación | Regresión |
|---|---|---|
| 1. | La correlación se describe como una medida estadística que determina la asociación o correlación entre dos variables. |
La regresión describe cómo una variable independiente sirve para relacionarse numéricamente con cualquier variable dependiente. |
| 2. | Sus coeficientes pueden oscilar entre -1,00 y +1,00. |
Sus coeficientes pueden variar desde byx > 1 hasta bxy < 1. |
| 3. | No hay diferencia entre los dos. Ambas variables son mutuamente dependientes. |
Ambas variables sirven para ser diferentes, una variable es independiente, mientras que la otra es dependiente. |
| 4. | Encontrar el valor numérico que define y muestra la relación entre variables. |
Estimar los valores de las variables aleatorias a partir de los valores mostrados por las variables fijas. |
| 5. | Su coeficiente sirve para ser independiente de cualquier cambio de Escala o cambio en el Origen. |
Su coeficiente muestra dependencia del cambio de Escala pero es independiente de su cambio de Origen. |
| 6. | Su coeficiente es mutuo y simétrico. | Su coeficiente no llega a ser simétrico. |
| 7. | Su correlación sirve para ser una medida relativa. | Su coeficiente es generalmente una cifra absoluta. |
| 8. | En esto, ambas variables x e y son variables aleatorias. | En esto, x es una variable aleatoria mientras que y es una variable fija. A veces, ambas variables pueden ser como variables aleatorias. |