Definición: El Análisis de regresión es una herramienta estadística utilizada para determinar el cambio probable en una variable para la cantidad dada de cambio en otra. Esto significa que el valor de la variable desconocida se puede estimar a partir del valor conocido de otra variable.
El grado en que las variables se correlacionan entre sí depende de la Línea de regresión. La línea de regresión es una sola línea que se ajusta mejor a los datos, es decir, todos los puntos trazados están conectados a través de una línea de manera que la distancia desde la línea a los puntos es la más pequeña.
La regresión también habla de la relación entre las dos o más variables, entonces, ¿cuál es la diferencia entre regresión y correlación? Bueno, hay dos puntos importantes de diferencias entre correlación y regresión. Estos son:
- El coeficiente de correlación mide el “grado de relación « entre variables, digamos X e Y, mientras que el Análisis de regresión estudia el «Naturaleza de la relación» entre las variables.
- Coeficiente de correlación no indica claramente la relación causa-efecto entre las variables, es decir, no se puede decir con certeza que una variable es la causa y la otra el efecto. Considerando que, el análisis de regresión indica claramente la relación de causa y efecto entre las variables.
El análisis de regresión se utiliza ampliamente en todas las disciplinas científicas. En economía, juega un papel importante en la medición o estimación de la relación entre las variables económicas. Por ejemplo, las dos variables: precio (X) y demanda (Y) están estrechamente relacionadas entre sí, por lo que podemos averiguar el valor probable de X a partir del valor dado de Y y, de manera similar, se puede encontrar el valor probable de Y del valor dado de X.
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