Regresi vs Korelasi
Dalam statistik, menentukan hubungan antara dua variabel acak adalah penting. Ini memberikan 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 dengan eksperimen, dan dalam banyak skenario dunia nyata.
Apa itu Regresi?
Regresi adalah metode statistik yang digunakan untuk menggambar hubungan antara dua variabel. Seringkali ketika data dikumpulkan mungkin ada variabel yang bergantung pada yang 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.
Aplikasi 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 dapat dengan mudah diwakili oleh plot pencar. Secara grafis, regresi setara dengan menemukan kurva yang paling cocok untuk kumpulan data yang diberikan. Fungsi kurva adalah fungsi regresi. Dengan menggunakan model matematika, permintaan suatu komoditas dapat diprediksi pada harga tertentu.
Oleh karena itu, analisis regresi banyak digunakan dalam memprediksi dan meramalkan. Ini juga digunakan untuk membangun 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 dikenal sebagai regresi linier. Dalam plot pencar, itu dapat direpresentasikan sebagai garis lurus. Jika fungsi tersebut bukan kombinasi linear dari parameter, maka regresinya non-linier.
Apa itu Korelasi?
Korelasi adalah ukuran kekuatan hubungan antara dua variabel. Koefisien korelasi mengkuantifikasi derajat perubahan dalam satu variabel berdasarkan perubahan variabel lainnya. Dalam statistika, 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 berlaku untuk hubungan linier antara variabel. Jika r=0, tidak ada hubungan, dan jika r≥0, hubungan berbanding lurus; yaitu nilai satu variabel meningkat dengan peningkatan yang lain. Jika r≤0, hubungan berbanding terbalik; yaitu satu variabel menurun saat variabel lainnya meningkat.
Karena kondisi linieritas, koefisien korelasi r juga dapat digunakan untuk menentukan adanya hubungan linier antara variabel.
Apa perbedaan antara Regresi dan Korelasi?
Regresi memberikan bentuk hubungan antara dua variabel acak, dan korelasi memberikan tingkat kekuatan hubungan.
Analisis regresi menghasilkan fungsi regresi, yang membantu memperkirakan dan memprediksi hasil sementara korelasi hanya dapat memberikan informasi tentang arah yang mungkin berubah.
Model regresi linier yang lebih akurat diberikan oleh analisis, jika koefisien korelasinya lebih tinggi. (|r|≥0.8)
