Como calcular linearidade

Ser capaz de calcular a linearidade ( ou correlação , como é muitas vezes referido ) é uma habilidade muito valiosa. A linearidade é uma avaliação quantitativa de quão fortemente relacionado um conjunto de dados é . Faixas de linearidade de 0 ( não relacionados a todos) a 1 ( totalmente coligados) e dá um medidor numérico útil para ser usado juntamente com um enredo numérica. Para os nossos cálculos, o exemplo a seguir (x , y ) pares serão utilizados :
x: 2.4, 3.4, 4.6, 3.7, 2.2, 3.3, 4.0, 2.1
y: 1.33 , 2.12, 1.80 , 1.65 , 2.00, 1.76 , 2.11, 1.63Things Você vai precisar de
Dados
Calculadora
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Calculando Sx
1

Adicionar juntos todos os seus valores-x e você começa sum ( x) = 25,7 .
2

Calcule x ^ 2 por quadratura todos os seus valores x individuais. Isto é feito através da multiplicação de cada valor de x por si mesmo . Suas x ^ 2 valores serão 5.76 , 11.56 , 21.16 , 13.69 , 4.84 , 10.89 , 16.00, 4.41 .
3

Adicionar juntos todos os seus valores x ^ 2 e você terá sum ( x ^ 2 ) = 88,31 .
4

Multiply sum ( x) por si só obter sum ( x ) ^ 2 , que é igual a 660,49 .
5

Divide sum ( x ) ^ 2 por 8 ( o número total de pares de dados em nossos dados da amostra ) . Você vai ter uma resposta de 82,56 .
6

Subtrair 82,56 ( resposta do passo 5 ) a partir de sum ( x ^ 2 ) (resposta do passo 4). Você vai ter uma resposta de 5,75 , o que nos referimos como Sx .
Calculando Sy
7

Adicionar juntos todos os seus valores de y e você começa soma (y ) = 14,40.
8

Calcule y ^ 2 por quadratura todos os seus valores y individuais. Isto é feito através da multiplicação de cada valor de y , por si só . Suas y ^ 2 valores será 1,7689 , 4,4944 , 3,2400 , 2,7225 , 4,0000 , 3,0976 , 4,4521 , 2,6569 .
9

Adicionar juntos todos os seus y ^ 2 valores e obter sum ( y ^ 2 ) = 26,4324 .
10

Multiplicar soma ( y ) por si só para obter soma ( y ) ^ 2 , que é igual a 207,36 .
11

Divide soma ( y ) ^ 2 por 8 ( o número total de pares de dados em nossos dados da amostra ) e subtrair essa resposta de soma (y ^ 2) . Você vai ter uma resposta de 0,5124 , o que nos referimos como Sy .
Calculando Sxy
12

Calcule x * y , multiplicando cada valor - x com o seu correspondente y -value . Suas x * y valores serão 3.192 , 7.208 , 8.280 , 6.105 , 4.400 , 5.808 , 8.440 , 3.423 .
13

Adicionar juntos todos os seus valores x * y e você começa sum ( x * y ) = 46,856 .
14

soma Multiply ( x) pela soma (y) , e você obterá uma resposta de 370,08 .
15

Divida 370,08 por 8 (o total número de pares de dados em nossos dados da amostra ) . Você vai ter uma resposta de 46,26 .
16

Subtrair 46,26 de sum ( x * y) ( a partir do passo 2) , e você obterá uma resposta de 0,5960 , o que nos referimos como Sxy .

Putting It Together Fotografia de 17

Pegue a raiz quadrada de Sx e a resposta será 2,398 .
18

Pegue a raiz quadrada de Sy e a resposta será 0,716 .
19

Multiplique suas respostas a partir das etapas 1 e 2 , e você obterá uma resposta de 1.717 .
20

Divida Sxy por 1.717 ( a partir do passo 3) para calcular a sua linearidade final 0,347 . A linearidade esta baixa sugere que os dados são vagamente relacionadas e só um pouco linear.