In unserer Welt, alles ist miteinander verbunden sind, irgendwo kann es mit dem bloßen Auge gesehen werden, aber, wo einige Leute nicht einmal von der Existenz einer solchen Beziehung kennen.Dennoch, Statistiken, wenn sie bedeuten, Abhängigkeit, benutzen oft den Begriff "Korrelation".Es kann oft in der ökonomischen Literatur gefunden werden.Lassen Sie uns versuchen zu verstehen, was ist die Essenz dieses Konzepts, was sind die Faktoren und wie man die erhaltenen Werte zu interpretieren.
Konzept
Also, was ist der Zusammenhang?Im Allgemeinen wird dieser Begriff eine statistische Beziehung zwischen zwei oder mehr Parameter bestimmt.Wenn der Wert von einem oder mehreren von ihnen ändern dieser Maßnahme auf den Wert der anderen.Zur mathematischen Definition der Kraft diese Interdependenz es üblich, eine Vielzahl von Faktoren zu verwenden.Es sollte beachtet werden, dass in dem Fall, dass eine Änderung in einem Parameter nicht zu einer natürlichen Veränderung des anderen führen, aber die Auswirkung auf einen der statistischen charakteristischen Parameter ist eine solche Beziehung nicht eine Korrelation, aber nur statistische werden.
tige Geschichte
Um besser zu verstehen, was die Korrelation, lassen Sie uns in die Geschichte eintauchen.Der Begriff erschien im achtzehnten Jahrhundert, dank der Bemühungen des Französisch Paläontologen Georges Cuvier.Dieser Wissenschaftler entwickelte das sogenannte "Gesetz der Korrelation" Organe und Teile von Lebewesen, mit denen Sie das Aussehen eines alten fossilen Tieren wiederherstellen können, mit der Anwesenheit von nur ein paar der seine sterblichen Überreste.In der Statistik, geschah dies Wort in Betrieb seit 1886, mit leichter Hand der englischen Statistik und Biologe Francis Galton.Schon der Titel des Begriffs hat seine Auslegung gefunden: nicht nur, und nicht nur die Verbindung - «Verhältnis» und Beziehungen untereinander ist etwas gemeinsam genutzten - «Co-Beziehung».Jedoch eindeutig mathematisch zu erklären, dass ein solcher Zusammenhang konnte nur Schüler von Galton, einem Biologen und Mathematiker Karl Pearson (1857-1936).Er war es, der als erster die genaue Formel für die Berechnung der entsprechenden Koeffizienten gebracht.
Pair Korrelations
Dieser Begriff Beziehung zwischen zwei bestimmten Werten.Zum Beispiel ist es bewiesen, dass die jährlichen Kosten der Werbung in den Vereinigten Staaten sind eng mit der Größe des Bruttoinlandsprodukt bezogen.Es wird geschätzt, dass zwischen diesen Werten in der Zeit von 1956 bis 1977, der Korrelationskoeffizient betrug 0,9699.Ein weiteres Beispiel - die Anzahl der Besuche auf den Online-Shop und dem Volumen des Umsatzes.Die enge Beziehung zwischen diesen Werten festgestellt, wie des Bierabsatzes und die Lufttemperatur, die Durchschnittstemperatur für die spezifische Lage in der aktuellen und der vorherigen Jahre, und so weiter. D. Wie man den Korrelationskoeffizienten zu interpretieren?Nur beachten Sie, dass es einen Wert zwischen -1 und 1 übernimmt, und eine negative Zahl gibt die umgekehrte, als positiv - ein direkter Zusammenhang.Je mehr die Ergebnisse der Zählermodul, desto größer ist der Wert gegenseitig beeinflussen.Ein Wert von Null zeigt das Fehlen der Abhängigkeit, der Wert von weniger als 0,5 zeigt eine schwache und ansonsten - eines gesonderten Beziehung.
Pearson-Korrelation
Je nachdem, welche Skalenmessgrößen für die Berechnung von einer bestimmten Anzeige (Fechner Koeffizient, Spearman, Kendall, und so weiter. D.) verwendet.Bei der Untersuchung Intervallwerte werden am häufigsten verwendete Indikator von Karl Pearson erfunden.Dieses Verhältnis zeigt den Grad der linearen Beziehung zwischen den beiden Parametern.Wenn Leute über Zusammenhänge zu sprechen, haben die meisten von ihm und im Sinn.Diese Zahl ist mittlerweile so beliebt, dass sie die Formel in Excel hat zu werden, und, falls gewünscht kann sehr praktisch zu verstehen, was Korrelation sein, ohne in die Feinheiten der komplexen Formeln.Die Syntax dieser Funktion ist von der Form: PEARSON (array1, Matrix2).Als die ersten und zweiten Anordnungen typischerweise liefert die geeignete Anzahl reicht.
