Corelația și coeficientul de corelație, corelație

Corelația - grad de legătură între 2 sau mai multe fenomene independente.

Corelația este pozitiv sau negativ.

corelație pozitivă (linie) are loc în timp ce variația 2 variabile în aceeași direcție (pozitiv sau negativ). De exemplu, raportul dintre numărul de utilizatori care vin la site-ul de la SERPs și sarcina pe server: mai mulți utilizatori, cu atât mai mare povara.

Corelația este negativă (inversă). în cazul în care modificarea într-o cantitate ce duce la o schimbare în celălalt opusă. De exemplu, cu o creștere a sarcinii fiscale a veniturilor lor este redus de către companie. Cu cat mai multe taxe și impozite, mai puțini bani pentru dezvoltare.

Tipuri tipice de corelații

corelare Eficacitatea ca un instrument statistic este abilitatea de a exprima relațiile dintre cele două variabile folosind coeficientul de corelație.

Coeficientul de corelație (CC) este cuprinsă în intervalul de numere între -1 și 1.

În cazul în care valoarea QC 1, trebuie să se înțeleagă faptul că, la fiecare schimbare a variabilei are loc prima schimbare echivalent două variabile în aceeași direcție.

corelație pozitivă a concentrațiilor de etanol în sânge și sinovială

Dacă valoarea KK este -1, atunci la fiecare schimbare are loc o schimbare echivalentă a doua variabilă în direcția opusă.

O corelație negativă între indicii duce la 100 m garduri și salturi în lungime

Mai aproape corelare cu -1 sau 1, este mai puternică relația dintre variabile. O valoare de zero (sau aproape de 0), o asociere semnificativă între 2 variabile absente sau foarte minime.

Interpretarea valorilor coeficientului de corelație

Foarte mare corelare

Corelația reflectă doar relația dintre variabilele și nu vorbește de cauzalitate: o corelație pozitivă sau negativă între 2 variabile nu înseamnă neapărat că o schimbare într-o singură variabilă determină o schimbare în cealaltă.

Poate că există oa treia variabilă care afectează cauza prezenței sau absenței de corelare.

Coeficientul de corelație nu este calculat:

• când relația dintre două variabile nu este liniar, de exemplu pătratică;
• datele conțin mai mult de 1 a doua observație, în fiecare caz în parte;
• Există observații anormale (emisii, „renegați“);
• de date conține observații pronunțate subgrupuri.