Skirtumas tarp teigiamos ir neigiamos koreliacijos

Teigiama koreliacija vs neigiama koreliacija

Koreliacija yra ryšio tarp dviejų kintamųjų stiprumas. Koreliacijos koeficientas išreiškia vieno kintamojo pasikeitimo laipsnį, pagrįstą kito kintamojo pasikeitimu. Statistikoje koreliacija yra susijusi su priklausomybės sąvoka, kuri yra statistinis ryšys tarp dviejų kintamųjų.

„Pearson“ koreliacijos koeficientas arba „Pearson“ produkto akimirkos koreliacijos koeficientas arba tiesiog koreliacijos koeficientas gaunamas pagal šias formules.

Gyventojams:

Dėl pavyzdžio:

ir ši išraiška yra lygi aukščiau minėtai išraiškai.

ir yra standartiniai X ir Y balai.  yra vidurkis ir s_X ir s_Y yra standartiniai X ir Y nuokrypiai.

Pearsono koreliacijos koeficientas (arba tiesiog koreliacijos koeficientas) yra dažniausiai naudojamas koreliacijos koeficientas ir galioja tik tiesiniam ryšiui tarp kintamųjų. r yra reikšmė nuo -1 iki 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Jei r = 0, ryšio nėra ir, jei r ≥ 0, santykis yra tiesiogiai proporcingas, o vieno kintamojo vertė padidėja su kitu. Jei r ≤ 0, vienas kintamasis mažėja, o kitas didėja, ir atvirkščiai.

Dėl tiesiškumo sąlygos koreliacijos koeficientas r taip pat gali būti naudojamas nustatyti tiesinį ryšį tarp kintamųjų.

Kuo skiriasi teigiama ir neigiama koreliacija?

• Kai tarp dviejų atsitiktinių kintamųjų yra teigiama koreliacija (r> 0), vienas kintamasis juda proporcingai kitam. Jei vienas kintamasis padidėja, kitas padidėja. Jei mažėja vienas kintamasis, mažėja ir kitas.

• Kai yra neigiama koreliacija (r < 0) between the two random variables, variables moves opposing each other. If one variable increases the other decreases and vice versa.

• Linija, artinanti teigiamą koreliaciją, turi teigiamą gradientą, o linija, artinanti prie neigiamos koreliacijos, turi neigiamą gradientą.