Сочинение на тему Коэффициенты корреляции
- Опубликовано: 31.07.2020
- Предмет: Наука
- Темы: корреляция, математический, Статистика
Корреляции имеют два свойства: сила и направление. Сила корреляции определяется ее числовым (абсолютным) значением. Направление корреляции определяется знаком коэффициента корреляции ‘r’, является ли корреляция положительной или отрицательной.
Корреляция стандартизирует меру взаимозависимости между двумя переменными и, следовательно, говорит вам, насколько близко эти две переменные движутся. Коэффициент корреляции – это ковариация, деленная на произведение стандартного отклонения каждой переменной.
Измерение корреляции, то есть коэффициент корреляции, всегда будет принимать значение от 1 до – 1:
- Если коэффициент корреляции равен единице, переменные имеют идеальную положительную корреляцию. Это означает, что если одна переменная перемещается на заданную величину, вторая перемещается пропорционально в том же направлении. Коэффициент положительной корреляции меньше единицы указывает на неидеальную положительную корреляцию, причем сила корреляции растет по мере приближения числа к единице.
- Если коэффициент корреляции равен нулю, связь между переменными не существует. Если одна переменная перемещается, вы не можете делать никаких предсказаний относительно перемещения другой переменной, они не коррелированы.
- Если коэффициент корреляции равен –1, переменные совершенно отрицательно (или обратно) и перемещаются друг против друга. Если одна переменная увеличивается, другая переменная уменьшается пропорционально.
Отрицательный коэффициент корреляции, превышающий –1, указывает на неидеальную отрицательную корреляцию, причем сила корреляции растет по мере приближения числа к –1.
Существует два типа корреляции: двумерная и частичная. Двусторонняя корреляция – это корреляция между двумя переменными, тогда как частичная корреляция рассматривает взаимосвязь между двумя переменными, одновременно контролируя влияние одной или нескольких дополнительных переменных.
Коэффициент корреляции моментов Пирсона (r): оценивает линейную зависимость между двумя непрерывными переменными. Отношение является линейным, когда изменение одной переменной связано с пропорциональным изменением другой переменной. Корреляция Пирсона является параметрической статистикой и требует интервальных данных для обеих переменных. Чтобы проверить его значимость, мы предполагаем нормальность обеих переменных. Например, вы можете использовать корреляцию Пирсона, чтобы оценить, связано ли повышение температуры на вашем производственном объекте с уменьшением толщины шоколадного покрытия.
Коэффициент корреляции Спирмена по рангу (ρ): также называемый ро Спирмена, корреляция Спирмена оценивает монотонную связь между двумя непрерывными или порядковыми переменными. В монотонных отношениях переменные имеют тенденцию изменяться вместе, но не обязательно с постоянной скоростью. Коэффициент корреляции Спирмена, непараметрическая статистика, основан на ранжированных значениях (порядковых) для каждой переменной, а не на необработанных данных. Корреляция Спирмена часто используется для оценки отношений с участием порядковых переменных. Например, вы можете использовать корреляцию Спирмена, чтобы оценить, связан ли порядок, в котором сотрудники выполняют тестовые задания, с количеством месяцев, которые они отработали.
Коэффициент корреляции Кендалла, тау (τ): непараметрическая статистика, такая как rs Спирмена, но, вероятно, лучше для небольших выборок.
Никколо Макиавелли – один из значительных политических и философских мыслителей, известных многим из нас. Макиавелли прежде всего известен фразой «цель оправдывает средства», которая постоянно была
Историческое развитие экспериментов и теории В истории научного развития всегда было некоторое отставание между сбором данных в природе и теориями, которые описывают эти наблюдения. Конечно,
В этом подкасте два комментатора рассказывают историю сумасшедшего процесса событий, в котором участвовали две девушки по имени Лора Бакстон, воздушный шар, и их дружба, объединенная