Tipos de Correlação Linear

Em estatística, correlação linear refere-se a uma medida de associação entre duas variáveis ​​intervalo de relação . Variáveis ​​de intervalos de razão são aqueles que podem ser colocados em ordem e são numéricos . A medida também reflecte o grau de força da relação entre as variáveis ​​. Existem alguns tipos diferentes de medida da correlação . Coeficiente de Correlação de Pearson (r) R

de Pearson mede a força ou o grau de associação entre duas variáveis ​​de relação de intervalo variando 0,0-1 positivo ou negativo . Ele é a raiz quadrada de determinação de correlação . Quanto mais perto a medida é de 1 ou -1 , mais forte é o relacionamento. Assim, 80 ou 90 em qualquer direção indica existe uma relação forte. Zero significa que não há correlação. R de Pearson é a medida de correlação mais comumente usado. Ele usa a seguinte fórmula:

R = covariância /( desvio padrão x) (desvio padrão y)

Correlação Determinação

medidas de determinação de Correlação. o erro proporcional redução resultante da regressão linear . De acordo com o texto ” Estatísticas sociais para uma sociedade diversificada ,” Determinação de correlação mostra também ” a proporção da variação total da variável dependente y , que é explicada pela variável independente x . ” Se r = 0,60 , em seguida, 60 por cento de variação de y é explicado por x . É também referido como o coeficiente de determinação . A fórmula utilizada para calcular a determinação de correlação é a seguinte:

R quadrado = covariância quadrado /(variância x) (variância y)

Um sinal negativo é adicionado à resposta se a covariância originais. também foi negativo.

Scatter Diagram

o diagrama de dispersão (também chamado de gráfico de dispersão ) mostra a relação entre duas variáveis ​​de relação de intervalo em uma grade de coordenadas. Apenas os pontos são mostrados. Esta é a primeira fase da análise de regressão . É uma maneira rápida de ver se as variáveis ​​estão associadas e da força da associação. Um diagrama de dispersão mostra também a direção da relação . Todos os pontos agrupados em uma linha reta sugere que há uma relação forte. Mesmo se alguns pontos estão fora da linha , uma relação ainda pode existir . Se os pontos não estão agrupados e estão espalhados , é aleatória e não há nenhuma relação .

Positiva ou correlação negativa

Associações entre as variáveis ​​pode ser positivo ou negativo. Isso só se refere à direção da relação . A correlação positiva significa que ambas as variáveis ​​estão a aumentar , enquanto uma correlação negativa significa que, como uma variável aumenta a outra diminui . Perfeito positivos em R de Pearson será igual a 1 e um negativo perfeito será igual a -1. Em um diagrama de dispersão , se os pontos formam uma linha do canto inferior esquerdo para o canto superior direito no grid, a correlação é positiva. Se ele vai a partir da esquerda para a direita inferior , é negativo.