무슨 상관 계수 값으로 해석됩니다

우리의 세계에서는 모든 것이 어딘가에는 육안으로 볼 수, 경우에 사람들은 이러한 관계의 존재에 대해 알고하지 않습니다, 상호 연결된다. 상호 의존을 언급 할 때 그럼에도 불구하고, 통계는 종종 용어 "상관 관계"를 사용합니다. 그것은 종종 경제적 문헌에서 찾을 수 있습니다. 의는 요인과 어떻게 얻은 값을 해석하는 어떤이 개념의 본질이 무엇인지 파악 해보자.

개념

그래서, 상관 관계는 무엇인가? 원칙적으로,이 용어는 둘 개 또는 그 이상의 파라미터들 사이의 통계적 관계를 의미한다. 하나 또는 그 이상의 값을 변경하는 경우, 그것은 필연적으로 다른 사람의 가치에 영향을 미친다. 힘의 수학적 정의는 이러한 상호 의존성은 다양한 요소를 사용하는 것이 일반적이다. 하나 개의 매개 변수의 변화가 다른 쪽의 자연적인 변화로 연결되지 않는 경우, 그러나 통계 특성 파라미터의 임의의 영향으로, 이러한 관계는 상관도 있지만, 단지 통계적되는 것은 아니다.

용어의 역사

더 나은 어떤 상관 관계를 이해하기 위해서는,의 이야기로 탐구 할 수 있습니다. 이 용어는 프랑스의 고생물학의 노력에 XVIII 세기 덕분에 출연 Zhorzha Kyuve. 이 과학자는 사용할 수 잔해의 일부와 동물의 고대 화석의 모양을 복원 할 수 있습니다 기관과 생명체의 일부 소위 "상관의 법"을 개발했다. 통계에서,이 단어는 영어 통계 및 생물학의 빛 손으로 1886 년에 사용하기로했다 프란시스 갈턴. 용어의 매우 제목은 해석 발견했다 : 단지 및뿐만 아니라 통신 -«관계»를하고, 서로의 관계는 공유 뭔가 -«협력 관계». 그러나 명확하게 수학적으로 설명하는이 상관 관계가있을 경우에만 학생 갈톤, 생물 학자와 수학자 칼 피어슨 (1857-1936). 먼저 대응하는 계수들을 계산하기위한 정확한 식을 가져 그 사람들이었다.

쌍의 상관 관계

그래서 우리는 두 개의 특정 값 사이의 관계를 호출합니다. 예를 들어, 미국에서 광고의 연간 비용이 밀접하게 국내 총생산 (GDP)의 크기와 관련이 있음을 증명한다. 이러한주기 값 사이 1,956 내지 1,977 신 것으로 추정 상관 계수는 0.9699였다. 또 다른 예 - 온라인 상점 및 매출의 볼륨 방문의 수. 이러한 값 사이에있는 밀접한 관계 판매 등 현재와 전년도의 특정 위치에 대한 맥주와 공기 온도, 평균 온도의합니다. D. 어떻게 쌍의 상관 계수를 해석하는 방법? 이제, 우리는 음수 역방향을 나타내는 것을 특징으로는, -1 내지 1의 값을 취 유의 한 양 - 직접적인 의존성. 큰 유닛은 서로에 대한 영향의 큰 크기, 결과를 계산. 명확하게 관계를 정의하기 - 0의 값은 그렇지 않은 경우보다 0.5 가난한 나타내는 의존 값의 부족 등을 나타냅니다.

피어슨의 상관 관계

표시기 (페 흐너 계수 스피어 켄달 및 t. D.)에 사용되는 계산 어떤 스케일 변수에 따라 측정. 간격 값, 가장 일반적으로 사용되는 지표를 조사 할 때, Karlom Pirsonom을 발명했다. 이 비율은 두 변수 사이의 선형 관계의 정도를 나타낸다. 사람들이 상관 관계에 대해 말할 때, 그것의 대부분은 마음에 있습니다. 이 지표는 Excel에서 공식을 가지고 있으며, 당신이 상관 관계가 무엇인지 이해하려면 복잡한 수식의 복잡한로하지 않고, 매우 실용적이 될 수 있도록 인기를 끌고있다. 이 함수의 구문 형식이다 : PEARSON (배열 1, 배열 2). 일반적 치환 범위를 대응하는 수의 제 2 배열로.