类型的相关性常常想知道有一件事是否与另一件事有关?喜欢吃巧克力和疙瘩吗?我做。有时。好的,很多次!

您可以使用调用的统计工具找到这样的东西相关性。存在正相关和负相关类型。基本上,两个变量之间的任何关系都称为相关性。诸如此类的变量已经出现在一个群体或一个群体中,并不是由做实验的人控制的。当第一个变量增加时,第二个变量增加,就像更多的汽车在更高的天气温度下过热,这种直接关系就被称为正相关。相比之下,当一个变量数量上升而另一个变量数量下降时,比如吃更多的冰淇淋与一周内脾气更少有关,这被称为负相关。

在这两种相关类型中,没有证据或证据表明一个变量的变化也会导致另一个变量变化。换句话说,更多的冰淇淋可能不是少发脾气。相关性只是表明两个变量之间有关系。重要的是要记住,因果关系和相关性是不一样的。

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在统计数据的主题中,两个数据集或两个随机变量之间的任何关系称为“依赖性”。相关性是指与依赖有关的统计数据中的任何关系。其中的示例包括儿童和父母的外观之间的相关性。产品价格与它产生的需求之间也存在相关性。由于相关性表示预测关系,有时会被利用。例如,电气公用事业公司可以在更温和的日子中产生更少的电力,因为他们知道电力需求与天气之间的相关性。就像他们知道在天气的极端条件下,人们使用更多的电力来进行冷却和加热。

这就是为什么在统计数据中,相关性非常有用。这些不仅解释了关系的强度,而且描述了变量之间的连接。例如,两个变量可以是城市的大小和犯罪率,观察者可以汲取城市人口与犯罪之间的相关性。When you find out the correlation between these two variables, you can then make a statement such as, ‘when the size of the city increases, so does the crime rate.’ Or ‘there is no relationship between city size or crime rate.’ There can either be negative or positive correlations and the varied results depend on the type of performed correlations. Here is an article about快速轻松地学习统计数据这可能会让你在统计阶级领先。

肯德尔秩相关

Kendall Rank Correlation以英国统计学家Maurice Kendall命名,衡量两组随机变量之间的依赖强度。当原假设被Spearman 's correlation拒绝时,Kendall可以用于进一步分析统计数据。这用于间隔、比率或顺序异构和同质排序数据。这也被称为不一致对,当一个变量值,其中“x”表示减少,而变量的另一个值,“y”表示增加时,这获得了相关性。当两个变量同时增加时,就会产生相关性。这也被认为是“和谐的一对”。“想学更多吗?”有一门课叫用户体验的实用统计数据这向您展示了如何解释大型和小样本测试。

排名相关系数

这些类型的相关性测量一个变量增加一个变量的范围,还有另一个的增加,而不需要线性关系表示这种增加。等级相关系数的示例是KENDALL的等级相关系数和SPEARMAN的等级相关系数。如果有一个变量增加,则获得负秩相关性,但另一个变量减少。许多人认为这种类型的相关性与Pearson的系数替代方案,用来使系数对分布不正常度或降低计算量来使系数不太敏感。另一方面,诸如此类的观点几乎没有数学基础,因为这种类型的相关性测量比Pearson版本的各种关系类型。因此,这种类型被视为各种关联类型的测量,而不是用于测量群体相关系数的替代方案。因此,您了解这种相关类型的工作方式,这里有几对号码供您考虑:

(102, 2000)。(101500), (10100), (0, 1)

您会注意到当您查看每个对的对,因为x降低,所以y。这使它成为一个完美的关系,因为两个数字都做同样的事情(x增加,也增加)。以相同的方式,如果x发生增加但y降低,则等级相关系数将是负的(-1)。

Pearson的产品矩系数

在2个数量之间,最熟悉的相关衡量标准是Pearson的相关系数或Pearson的产品矩相关系数。大多数时候,人们只是将此称为相关系数。您通过标准偏差产品划分2个变量的协方差来获得此号码:

r =协方差/(标准差x)(标准偏差y)

这种类型的系数是由一个叫卡尔·皮尔森的人提出的弗朗西斯·高尔顿的观点与之略有不同。卡尔·皮尔森碰巧也是数理统计学科的创始人。基本上,皮尔逊系数作为一个统计工具的测量由一个数学公式使用区间齐次数据或相同的数据或定量比率。这被认为是一个线性简单相关,这意味着两个变量的关系取决于它们是规则的或常量。相关的规律性或强度是由皮尔逊测量的,这是一个负或正的关系。r值越接近+1.00或-1.00,相关性就越强。r值越接近0,相关性越弱。如果r等于0。90或-。这个关系比。09或-。09更强。

散点图

这也被称为散点图,它显示了一个网格上的两个比例区间变量与坐标的关系。在这里,你只看到点。在回归分析中,这是第一步。实际上,散点图是一种非常快速的方法来看看变量之间是否存在关联以及这种关联有多强。散点图也描绘了一段关系的方向。在一条直线上,所有聚集在一起的点表明一种很强的关系。一段关系仍然可以存在,即使有几个点在线的外部。如果点是分散的,但不是聚集的,没有关系,它被认为是随机的。如果你想更进一步,这里有一门课推论统计这向您展示了如何逐步解释和分析测试。

相关确定

为了确定比例降低误差的线性回归结果的测量,使用相关确定。这种类型的相关性也显示了从属变量总变化的比例。这也称为确定系数。如果自协议生最初也是负面的,则将负标志添加到答案中。用于确定这一致的公式是:

R平方=协方差平方/(方差x)(方差y)

其他相关类型

关于相关性和因果关系的注释

因果关系和相关用于报告社会研究和实验中的结果。事实是,媒体往往会使用两者,好像它们是一个和相同或相互互换的。虽然因果关系是相关性,但它是一个逻辑谬误,错误地误认为与原因/效果关系相关。重要的是要知道两者之间的差异,以便可以正确解释实验结果。

Correlations are when there is a type of relationship between two things, not necessarily being a relationship of cause and effect, such as ‘there are higher rates of lung cancer in people who smoke,’ which is a statement of positive correlation, since lung cancer increases as smoking does. This is not the same as causality. On the flip side of the coin, when you hear the word ‘causality,’ this means that something causes another, or that there is a cause-effect relationship with something else. It is hard to prove causalities since you need evidence proving that between 2 things, there is a relationship and also that the type of relationship it is happens to be cause and effect. For instance, a statement of causality would be, ‘lung cancer is caused by smoking’ since it says that one thing is actually caused by another thing. The primary difference between causality and correlation is that causality is not proved by correlation. Two things can have a relationship but this does not mean that B is caused by A. Thing A may be caused by Thing B or some other reason may be causing them both. For instance, studies show that compared to non-pet owners, there are lower depression rates in pet owners. This is a negative correlation. However it does not mean to say that pet ownership causes lower depression rates or that lower depression rates causes people to become pet owners. It just means that the two are related without pinpointing the cause.

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