meie maailmas, on kõik omavahel seotud, kuskil on näha palja silmaga, kuid kus mõned inimesed isegi ei tea, et on olemas selline suhe.Siiski, statistika, kui need tähendavad seotus, kasutavad sageli sõna "seose".Sageli võib leida majandus- kirjandust.Proovime aru saada, mis on sisuliselt seda kontseptsiooni, mis on need tegurid ja kuidas tõlgendada saadud väärtusi.
mõiste
Niisiis, milline on seos?Üldiselt tähistab see mõiste statistiline seos kahe või enama parameetri.Kui muudad väärtus ühe või mitu neist, siis suurenevad väärtusest teised.Suhe matemaatilise definitsiooni jõu sellise sõltuvuse on tavaline kasutada mitmesugustest teguritest.Tuleb märkida, et juhul, kui üks muudatus parameetri ei vii füüsiline muutus asetada, kuid selle mõju on mis tahes statistilist iseloomustav parameeter, selline suhe ei ole korrelatsiooni, vaid lihtsalt statistiline tähendus.
mõiste ajalugu
Et paremini mõista, mida korrelatsioon, olgem süveneda lugu.Mõiste ilmunud XVIII sajandil, on tänu Prantsuse paleontoloog Georges Cuvier.See teadlane välja töötanud nn "seaduse korrelatsiooni" elundeid ja osad elusolendeid, mis võimaldab teil taastada välimus iidne fossiilsete loomad, võttes olemasolu vaid mõned tema jääb.Statistikas see sõna tuli kasutusele alates 1886. kerge käsi English statistika ja bioloog Francis Galton.Väga pealkiri mõiste on leidnud oma tõlgenduse: mitte ainult ja mitte ainult ühendus - «Seoses» ja suhetest omavahel on midagi ühist - «co-seotud».Kuid selgitama matemaatiliselt, et selline korrelatsioon võiks ainult jünger Galton, bioloog ja matemaatik Karl Pearson (1857-1936).See oli tema, kes esimesena tõi täpse arvutamise valem vastavate koefitsientidega.
Paar korrelatsioon
See mõiste seos kahe konkreetsed väärtused.Näiteks on tõestatud, et aastane kulu reklaami USAs on tihedalt seotud suurusest sisemajanduse kogutoodangust.Arvatakse, et nende vahel väärtused aastatel 1956-1977, korrelatsioonikordaja oli 0,9699.Teine näide - külastuste arv poe ja selle müügimaht.Tihedaid suhteid vahel leiti need väärtused, nagu Õllemüügist ja õhutemperatuur, keskmine temperatuur konkreetse asukoha praeguse ja eelmise aasta ja nii edasi. D. Kuidas tõlgendada korrelatsioonikordaja?Lihtsalt teadmiseks, et see võtab väärtuse vahemikus -1 kuni 1, ja negatiivne number näitab vastupidist, kui positiivne - otsene seos.Mida rohkem tulemusi loendamist mooduli, seda suurem väärtus mõjutavad üksteist.Kui väärtuseks on null näitab puudumine sõltuvust, väärtus alla 0,5 näitab nõrk ja muidu - erisugustest suhe.
Pearson korrelatsioon
Sõltuvalt sellest, mida skaalal mõõdetud muutujad arvutamiseks kasutatud konkreetse näitaja (Fechner koefitsient, Odamees, Kendall, ja nii edasi. D.).Kui uurida intervall väärtused on kõige sagedamini kasutatav indikaator, leiutas Karl Pearson.See suhe näitab erinevaid lineaarset seost kahe parameetri.Kui räägitakse korrelatsioonid, enamik neist ja on meeles.See näitaja on muutunud nii populaarseks, et see valem on Excel ja soovi korral võib olla väga praktiline mõista, mis seos, laskumata Hienoudet keerulised valemid.Süntaks on see funktsioon on kujul: Pearson (maatriks1, maatriks2).Kuna esimene ja teine massiivid tavaliselt supplies vajalikul arvul ulatub.
