Разница между положительной и отрицательной корреляцией
Share
Положительная корреляция против отрицательной корреляции
Корреляция является мерой силы взаимосвязи между двумя переменными. Коэффициент корреляции количественно определяет степень изменения одной переменной на основе изменения другой переменной. В статистике корреляция связана с концепцией зависимости, которая представляет собой статистическую связь между двумя переменными.
Коэффициент корреляции Пирсона или Коэффициент корреляции Пирсона-Момента, или просто коэффициент корреляции получают по следующим формулам.
Для населения:
Для образца:
и следующее выражение эквивалентно приведенному выше выражению.
Коэффициент корреляции Пирсона (или просто коэффициент корреляции) является наиболее часто используемым коэффициентом корреляции и действителен только для линейного отношения между переменными. r это значение между -1 и 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Если r = 0, связь не существует, а если r ≥ 0, связь прямо пропорциональна, и значение одной переменной увеличивается вместе с другой. Если r ≤ 0, одна переменная уменьшается по мере увеличения другой, и наоборот.
Из-за условия линейности коэффициент корреляции r также можно использовать для установления наличия линейной зависимости между переменными.
В чем разница между положительной и отрицательной корреляцией?
• Когда существует положительная корреляция (r> 0) между двумя случайными переменными, одна переменная перемещается пропорционально другой переменной. Если одна переменная увеличивается, другая увеличивается. Если одна переменная уменьшается, другая уменьшается.
• Когда есть отрицательная корреляция < 0) between the two random variables, variables moves opposing each other. If one variable increases the other decreases and vice versa.
• Линия, аппроксимирующая положительную корреляцию, имеет положительный градиент, а линия, аппроксимирующая отрицательную корреляцию, имеет отрицательный градиент.
