ماهو الفرق بين الانحدار (Regression) والارتباط (Correlation)؟
برز مصطلح الانحدار مع خوارزمية Linear Regression والتي تستخدم في #تعلمالآلة ، ولكن لأهمية التفريق بين الانحدار والارتباط وكون الكثير يخلط بينهما، سأتكلم بشكل مختصر أسفل التغريدة عن أبرز الفروق بينهما #علمالبيانات https://t.co/READ5vVWCM
الانحدار الخطي تقنية احصائية بسيطة من أكثر التحليلات شهرة واستخداماً، تعمل على وصف العلاقات بين متغير/متغيرات تفسيرية (مدخلات) ومتغير/متغيرات استجابة (مخرجات)، أي أنها تقوم بنمذجة تبعية متغير لمتغير آخر، وبمجرد تحديد هذه العلاقة يتم تمثيلها بشكل رسمي كدالة أو معادلة خطية
يستخدم الانحدار في غرضين:
1⃣ اختبار فرضية او استقصاء العلاقات المحتملة بين المتغيرات المختلفة
2⃣ تقدير التنبؤ بقيم متغيرات الاستجابة بناءً على متغير تفسيري واحد أو أكثر
و تعتبر القوة التفسيرية للانحدار أساس لقدرته على التنبؤ ?
الارتباط بالمقابل يتم تعريفه كمقياس للعلاقة بين متغيرين، وهذه العلاقة لاتعني أن أحدهما سبب لحدوث الآخر وانما علاقة ارتباط في الحدوث، وتكون بين +1 و -1 ، كلما اقتربت من +1 تعني أن العلاقة طردية و كلما اقتربت من -1 تعني ان العلاقة عكسية واقترابها من الصفر يعني عدم وجود تلك العلاقة https://t.co/L5DkYwZUgr
أما الفرق بينهما، تحليل الانحدار نشأ من دراسات الارتباط، وكلاهما يحاولان وصف العلاقة بين متغيرين أو أكثر، الارتباط لا يضع افتراضاً لتبعية أحد المتغيرات للآخر بعكس الانحدار، وكذلك الارتباط لايهتم بالعلاقة بين المتغيرات و إنما يعطي تقديراً على مدى ترابطهم
