Dvimatės ir dalinės koreliacijos skirtumai

Dvimatė ir dalinė koreliacija

Statistikoje yra dviejų tipų koreliacijos: dvimatė koreliacija ir dalinė koreliacija. Koreliacija nurodo kintamųjų reiškinių asociacijos laipsnį ir kryptį - iš esmės priklauso, kaip gerai galima nuspėti iš kitų. Tai yra santykis, kurį dalijasi du kintamieji; jis gali būti neigiamas, teigiamas arba kreivinis. Jis išmatuojamas ir išreiškiamas skaitmeninėmis skalėmis. Koreliacijos yra teigiamos, kai jų vertės didėja kartu, o kai jų vertės mažėja, jos tampa neigiamos. Yra trys galimos koreliacijos reikšmės: 1 yra tobula teigiama koreliacija; 0 reiškia, kad nėra koreliacijos; ir -1 yra tobula neigiama koreliacija. Šios vertės parodo, kokia gera koreliacija.

Yra du koreliacijų tipai: dvimatė ir dalinė. Dviejų kintamųjų koreliacija reiškia dviejų kintamųjų, dažnai žymimų X ir Y, analizę, daugiausia siekiant nustatyti jų turimą empirinį ryšį. Kita vertus, dalinė koreliacija išmatuoja dviejų atsitiktinių kintamųjų laipsnį, pašalinus atsitiktinių kintamųjų valdymą..

Koreliacijų tipai

Dviejų dydžių koreliacija yra naudinga atliekant paprastas hipotezes - ryšio ir priežastingumo patikrinimą. Jis dažniausiai naudojamas norint pamatyti, ar kintamieji yra susiję vienas su kitu - paprastai jis matuoja, kaip šie du kintamieji kinta kartu tuo pačiu metu. Dviejų kintamųjų analizės tikslas nėra aprašomas; tai yra tada, kai vienu metu tiriami keli ryšiai tarp daugelio kintamųjų. Dvimatės koreliacijos pavyzdys yra objekto ilgis ir plotis. Dviejų kintamųjų koreliacija padeda suprasti ir numatyti Y kintamojo rezultatą, kai X kintamasis yra savavališkas arba kai kurį nors iš kintamųjų sunku išmatuoti. Kad būtų galima išmatuoti dvimatį ryšį, galima atlikti įvairius testus, įskaitant „Pearson Product-Moment Correlation“ testą, scatterplot ir Kendall tau-b testą. Šios koreliacijos bandymo rezultatai paprastai rodomi koreliacijos matricoje.

Dalinė koreliacija reiškia ryšį tarp dviejų kintamųjų, kai pašalinamas vieno ar daugiau susijusių kintamųjų poveikis. Tai geriausia naudoti daugialypėje regresijoje. Tai metodas, naudojamas apibūdinti dviejų kintamųjų ryšį, tuo pačiu atimant kito ar daugiau kintamųjų poveikį santykiuose. Jis renka kintamuosius, kad būtų galima padaryti išvadą, kad tarp jų yra kolektyvinis elgesys. Dalinė koreliacija naudinga atskleidžiant apgaulingus santykius ir aptikant paslėptus ryšius. Dalinio koreliacijos pavyzdys yra santykis tarp ūgio ir svorio, kontroliuojant amžių.

Ultimatumas

Skirtumas tarp dvimatės ir dalinės koreliacijos yra tas, kad dvimatė koreliacija naudojama norint gauti koreliacijos koeficientus, iš esmės apibūdinančius dviejų tiesinių kintamųjų santykį, o dalinė koreliacija naudojama norint gauti koreliacijos koeficientus, kontroliuojant vieną ar kelis kintamuosius..

Santrauka:

1. Statistikoje yra dviejų tipų koreliacijos: dvimatė koreliacija ir dalinė koreliacija.

2. Koreliacija nurodo kintamųjų reiškinių asociacijos laipsnį ir kryptį - iš esmės priklauso, kaip gerai galima nuspėti iš kitų.

3. Yra du koreliacijų tipai: dvimatė ir dalinė. Dviejų kintamųjų koreliacija reiškia dviejų kintamųjų, dažnai žymimų X ir Y, analizę - daugiausia siekiant nustatyti jų turimą empirinį ryšį..

4. Kita vertus, dalinė koreliacija išmatuoja dviejų atsitiktinių kintamųjų laipsnį, pašalinus atsitiktinių kintamųjų valdymą..

5. Skirtumas tarp dvimatės ir dalinės koreliacijos yra tas, kad dvimatė koreliacija naudojama norint gauti koreliacijos koeficientus, iš esmės apibūdinančius santykį tarp dviejų tiesinių kintamųjų, o dalinė koreliacija naudojama norint gauti koreliacijos koeficientus, kontroliuojant vieną ar kelis kintamuosius..