Meidän maailma, kaikki on yhteydessä toisiinsa, jonnekin se voidaan nähdä paljain silmin, mutta jossa jotkut ihmiset eivät edes tiedä olemassaolosta tällaisen suhteen.Kuitenkin tilastot, kun ne tarkoittavat keskinäinen riippuvuus, usein termiä "korrelaatio".Usein löytyy talouden kirjallisuudessa.Yritetään ymmärtää, mitä on pohjimmiltaan tämä käsite, mitkä tekijät ja miten tulkita saatuja arvoja.
käsite
Joten, mikä on korrelaatio?Yleisesti, tämä termi on tarkoitettu tilastollinen suhde kahden tai useamman parametrin.Jos muutat arvoa yhden tai useamman niistä, vaikuttaa vääjäämättä arvoa muille.Sillä matemaattisen voima tällainen keskinäinen riippuvuus on yhteinen käyttää erilaisia tekijöitä.On huomattava, että tapauksessa, jossa muutos yhden parametrin ei johda luonnollista muutosta toisessa, mutta vaikutus tahansa tilastollisen tunnusluvun, tällainen suhde ei ole korrelaatiota, mutta vain tilastollista.
aikavälin historia
Jotta voidaan paremmin ymmärtää, mitä korrelaatio, katsotaanpa kaivaa tarina.Termi ilmestyi XVIII vuosisadalla, ponnistelujen ansiosta Ranskan paleontologi Georges Cuvier.Tämä tiedemies kehitti ns "laki korrelaatio" elinten ja osien eläviä olentoja, jonka avulla voit palauttaa ulkonäkö antiikin fossiilisten eläimiä, joilla on läsnäolo vain muutamia hänen edelleen.Tilastoissa tämä sana tuli käyttöön vuodesta 1886, kevyellä kädellä Englanti tilastojen ja biologi Francis Galton.Nimikin termi on löytänyt tulkinta: ei vain, eikä vain yhteys - «suhteessa», ja suhteet toisiinsa on jotain yhteinen - «co-suhde».Kuitenkin selvästi selittää matemaattisesti että tällainen korrelaatio voisi vain opetuslapsi Galton, biologi ja matemaatikko Karl Pearson (1857-1936).Se oli hän, joka ensimmäisenä toi tarkka kaava laskemiseksi asianomaiset kertoimet.
Pair korrelaatio
Tämä aikavälin suhdetta kahden määritetyn arvon väliin.Esimerkiksi, on todistettu, että vuotuiset kustannukset mainonta Yhdysvalloissa liittyvät läheisesti koko bruttokansantuotteesta.On arvioitu, että näiden arvojen vuosina 1956-1977, korrelaatiokerroin oli 0,9699.Toinen esimerkki - käyntien määrää verkkokaupan ja myyntivolyymiin.Läheiset suhteet löytyi näiden arvojen, kuten oluen ja ilman lämpötila, keskilämpötila tiettyyn paikkaan kuluvana ja edellisenä vuonna, ja niin edelleen. D. Kuinka tulkita korrelaatiokertoimen?Huomautan vain, että se kestää arvon välillä -1 ja 1, ja negatiivinen luku osoittaa päinvastoin, positiivisina - suora korrelaatio.Enemmän tulokset laskennan moduuli, suurempi arvo vaikuttaa toisiinsa.Arvo nolla ilmaisee puute riippuvuus, arvo on alle 0,5 merkitsee heikkoa ja muuten - erillisten suhteen.
Pearsonin korrelaatio
Riippuen siitä, mitä asteikolla mitattuja muuttujia laskennassa käytettävä tietyn indikaattorin (Fechner kerroin, Spearman, Kendall, ja niin edelleen. D.).Kun tarkasteltiin väli arvot ovat yleisimmin käytetty indikaattori, keksi Karl Pearson.Tämä suhde osoittaa, missä määrin lineaarinen suhde kahden parametrin.Kun ihmiset puhuvat korrelaatioita, suurin osa siitä ja on mielessä.Tämä luku on tullut niin suosittu, että se on kaava Excelissä, ja haluttaessa voi olla hyvin käytännöllinen ymmärtää, mitä korrelaatio, menemättä koukerot monimutkaisia kaavoja.Syntaksi tämä toiminto on muotoa: PEARSON (matriisi1, matriisi2).Koska ensimmäinen ja toinen taulukot tyypillisesti toimittaa sopiva määrä vaihtelee.
