Mis tõlgendatakse korrelatsioonikordaja ja väärtust

Meie maailmas, on kõik omavahel kusagil on nähtav palja silmaga, ja mõnel juhul isegi ei tea, et taoline suhe. Siiski, statistika, viidates vastastikuse sõltuvuse, kasutavad sageli terminit "korrelatsiooni". See võib sageli leida majanduslikku kirjanduses. Proovime aru saada, mis on sisuliselt see mõiste, millised on tegurid ja kuidas tõlgendada saadud väärtused.

mõiste

Niisiis, milline on seos? Üldjuhul see termin tähendab statistiline seos kahe või enama parameetri. Kui muudate väärtust üks või mitu neist, see mõjutab paratamatult väärtus teised. Matemaatilise mõiste jõud nagu vastastikune sõltuvus on tavaline kasutada erinevaid tegureid. Tuleb märkida, et juhul, kui üks muudatus parameeter ei vii loomulik muutus teiste, kuid mõju mis tahes statistilist iseloomustav parameeter, selline suhe ei ole korrelatsioon, kuid lihtsalt statistilise.

Ajalugu mõiste

Selleks, et paremini mõista, mida korrelatsioon olgem süveneda lugu. See termin ilmus XVIII sajandil tänu pingutustele Prantsuse paleontoloog Zhorzha Kyuve. See teadlane on välja töötanud nn "õiguse korrelatsiooni" organite ja osad elusolendite, mis võimaldab teil taastada välimus iidne fossiil looma, vaid mõned selle on kättesaadavad. Statistika, see sõna võeti kasutusele 1886. aastal koos kerge käsi inglise statistika ja bioloog Francis Galton. Väga pealkiri mõiste on leidnud oma tõlgenduse: mitte ainult ja mitte ainult side - «seoses» ja teineteisega on midagi jagada - «co-seoses». Kuid selgelt seletada matemaatiliselt, et see korrelatsioon võib ainult õpilase Galton, bioloog ja matemaatik Karl Pearson (1857-1936). See oli tema, kes tõid täpne valem vastavate koefitsientide.

paari korrelatsioon

Nii me nimetame seos kahe väärtusi. Näiteks on tõestatud, et aastane kulu reklaami Ameerika Ühendriigid on tihedalt seotud suurusest sisemajanduse koguproduktist. Arvatakse, et nende väärtuste vahel aastatel 1956-1977 jumal korrelatsioonikordaja oli 0,9699. Teine näide - külastuste arv poe ja selle müügimaht. Tihedaid suhteid leitud nende väärtuste vahel nagu müügi õlle ja õhutemperatuur, keskmine temperatuur konkreetse asukoha käesolevat ja eelnenud aastal, ja nii edasi. D. Kuidas tõlgendada koefitsient paar korrelatsioon? Nüüd pange tähele, et see võtab raha -1 kuni 1, kus negatiivne arv näitab vastupidine, ja positiivne - otsene sõltuvus. Mida suurem üksus arv tulemused, seda suurem on suurusjärgus mõju üksteisele. Kui väärtuseks on null esindab sõltuvuse puudumisele väärtus on väiksem kui 0,5 näitab kehv ja muidu - selgelt määratletud suhe.

Pearsoni korrelatsiooni

Sõltuvalt sellest, millist skaalal mõõdetud muutujate arvutusteks kasutati indikaatorit (Fechner koefitsiendi Spearman, Kendall ja t. D.). Kui uuritakse intervalli väärtusi, kõige sagedamini kasutatav näitaja, leiutas Karlom Pirsonom. See suhe näitab erinevaid lineaarset seost kahe parameetri. Kui räägitakse korrelatsioonid, enamik neist ja on meeles. See näitaja on muutunud nii populaarseks, et see on valem Excel ja võib olla väga praktiline kui soovite aru korrelatsioon, laskumata Hienoudet keerukas valemeid. Süntaks see funktsioon on kujul: Pearson (massiiv1, massiiv2). Kuna esimene ja teine massiive vastaval hulgal üldjuhul asendatud vahemikes.