Mūsų pasaulyje, viskas yra tarpusavyje susiję, kažkur matyti plika akimi, tačiau kai kurie žmonės net nežino apie tokių santykių buvimą.Nepaisant to, statistika, kai jie reiškia tarpusavio priklausomybę, dažnai naudoja terminą "koreliacijos".Dažnai jis gali būti rasta ekonominį literatūroje.Pabandykime suprasti, kas yra šios koncepcijos esmė, kokie yra veiksniai ir kaip interpretuoti gautus vertybes.
koncepcija
Taigi, kas yra koreliacija?Apskritai, šis terminas yra skirtas statistinį ryšį tarp dviejų arba daugiau parametrų.Jei pakeisti viena arba daugiau iš jų vertę, šis neišvengiamai paveikia kitų vertę.Dėl matematinės apibrėžimą jėgos, pavyzdžiui tarpusavio priklausomybė yra įprasta naudoti įvairius veiksnius.Reikia pažymėti, kad tuo atveju, kai iš vieno parametro pakeitimas neturi sukelti natūralios kaitos kitą, tačiau dėl bet statistinio būdingą parametro poveikį, toks santykis yra ne koreliacija, bet tik statistinis.
terminas istorija
Siekiant geriau suprasti, kas yra koreliacija, tegul knistis į istoriją.Terminas atsirado XVIII amžiuje, ačiū, kad Prancūzijos paleontologo Georges Cuvier pastangas.Tai mokslininkas sukūrė vadinamąjį "įstatymas koreliacijos" organų ir jų dalių gyvų būtybių, kuri leidžia jums atkurti senovės iškastinio gyvūnų išvaizdą, atsižvelgiant į tik jo palaikai kelias buvimą.Be statistiką, šis žodis atėjo į naudojamas nuo 1886 su šviesos ranka anglų statistikos ir biologas Francis Galton.Pats pavadinimas laikotarpiu rado savo interpretaciją: ne tik ir ne tik ryšį - «Santykių ', ir santykius vieni su kitais yra tai, ką pasidalino -« bendrai santykis ".Tačiau aiškiai paaiškinti matematiškai, kad tokia koreliacija galėtų tik mokinys Galtona, biologas ir matematikas Karl Pearson (1857 - 1936).Jis buvo tas, kuris pirmas pateikė tikslią formulę atitinkamus koeficientus apskaičiuoti.
pora koreliacija
Šis terminas santykiai tarp dviejų konkrečių vertybių.Pavyzdžiui, įrodyta, kad metinės išlaidos reklamai Jungtinėse Amerikos Valstijose yra glaudžiai susiję su bendrojo vidaus produkto dydžio.Manoma, kad tarp šių vertybių laikotarpiu nuo 1956 iki 1977, koreliacijos koeficientas buvo 0,9699.Kitas pavyzdys - vizitų į internetinėje parduotuvėje ir pardavimų apimties skaičius.Glaudus ryšys nustatytas tarp šių vertybių, kaip pardavimo alaus ir oro temperatūros, vidutinė temperatūra konkrečią vietą dabartinėje ir praėjusiais metais, ir taip toliau. D. Kaip suprasti koreliacijos koeficientas?Pakanka pažymėti, kad ji trunka vertę tarp -1 ir 1, ir neigiamas skaičius rodo atvirkščiai, kaip teigiama - tiesioginės koreliacijos.Kuo daugiau skaičiavimo modulio rezultatai, tuo didesnė įtaką vienas kito vertę.Nulinė reikšmė rodo priklausomybę informacijos trūkumą, yra mažesnis nei 0,5 vertė rodo silpnas ir kitaip - iš atskiro santykius.
Pearsono koreliacijos
Priklausomai nuo to, ką masto matuojamas kintamieji naudojami konkrečiam rodikliui skaičiuoti (FECHNER koeficientas, Ietininkas, Kendall, ir pan. D.).Kai išnagrinėjo verčių intervalas yra dažniausiai naudojamas indikatorius, išrado Karl Pearson.Šis santykis rodo, kad linijinio ryšiais tarp dviejų parametrų laipsnį.Kai žmonės kalba apie koreliacijas, dauguma tai ir turite omenyje.Šis skaičius tapo toks populiarus, kad jis turi Excel formulę, ir, jei pageidaujama, gali būti labai praktiška, ką koreliacija suprasti, nesikreipiant į sudėtingų formulių gudrybės.Šios funkcijos sintaksė yra pavidalo: PEARSON (1 masyvas, 2 masyvas).Kaip pirmosios ir antrosios matricos paprastai tiekia tinkamas skaičius svyruoja.
