PembentukanSains

Apa yang ditafsirkan sebagai pekali korelasi dan nilai

Dalam dunia kita, semuanya saling, di suatu tempat ia boleh dilihat dengan mata kasar, dan dalam beberapa kes orang tidak tahu tentang kewujudan apa-apa hubungan. Walau bagaimanapun, statistik, apabila merujuk kepada pergantungan bersama, sering menggunakan istilah "hubungan". Ia selalunya boleh didapati dalam kesusasteraan ekonomi. Mari kita cuba untuk memikirkan apakah intipati konsep ini, apakah faktor-faktor dan bagaimana untuk mentafsir nilai yang diperoleh.

tanggapan

Jadi, apa yang korelasi? Sebagai peraturan, istilah ini membayangkan hubungan statistik antara dua atau lebih parameter. Jika anda menukar nilai satu atau lebih daripada mereka, ia tidak dapat tidak memberi kesan kepada nilai yang lain. Takrif matematik daya saling pergantungan itu adalah perkara biasa untuk menggunakan pelbagai faktor. Perlu diingatkan bahawa dalam kes di mana perubahan dalam satu parameter tidak membawa kepada perubahan semula jadi yang lain, tetapi impak ke atas mana-mana ciri parameter statistik, seperti hubungan yang bukan korelasi, tetapi hanya statistik.

Sejarah istilah

Dalam usaha untuk lebih memahami apa korelasi, mari kita menyelidiki ke dalam cerita. Istilah ini muncul pada abad XVIII terima kasih kepada usaha-usaha ahli paleontologi Perancis Zhorzha Kyuve. Saintis ini telah membangunkan apa yang dikenali sebagai "undang-undang korelasi" organ-organ dan bahagian makhluk hidup, yang membolehkan anda untuk mengembalikan penampilan yang fosil purba haiwan, dengan hanya beberapa mayat yang digunakan. Dalam statistik, perkataan ini mula digunakan pada tahun 1886 dengan tangan cahaya statistik bahasa Inggeris dan biologi Francis Galton. Tajuk sangat istilah telah mendapati maknanya: tidak adil dan tidak hanya komunikasi - «berhubung», dan hubungan antara satu sama lain adalah sesuatu yang dikongsi - «bersama berhubung». Walau bagaimanapun, menerangkan dengan jelas secara matematik bahawa korelasi ini hanya boleh pelajar Galton, seorang ahli biologi dan ahli matematik Karl Pearson (1857-1936). Ia adalah orang yang mula-mula membawa formula yang tepat untuk mengira pekali sepadan.

korelasi pasangan

Jadi, kita harap hubungan antara dua nilai tertentu. Sebagai contoh, ia membuktikan bahawa kos tahunan pengiklanan di Amerika Syarikat yang berkait rapat dengan saiz keluaran dalam negara kasar. Adalah dianggarkan bahawa antara nilai-nilai ini dalam tempoh 1956-1977 tuhan pekali korelasi adalah 0,9699. Satu lagi contoh - bilangan lawatan ke kedai dalam talian dan jumlah jualannya. Hubungan rapat didapati di antara nilai-nilai ini sebagai jualan bir dan suhu udara, suhu purata bagi lokasi tertentu dalam tahun semasa dan sebelumnya, dan sebagainya. D. Bagaimana untuk mentafsir pekali korelasi pasangan? Sekarang, kita perhatikan bahawa ia mempunyai nilai antara -1 dan 1, di mana nombor negatif menunjukkan sebaliknya, dan positif - hubungan langsung. Yang lebih besar keputusan kiraan unit, lebih besar magnitud pengaruh ke atas satu sama lain. Nilai sifar mewakili kekurangan nilai pergantungan kurang daripada 0.5 menunjukkan miskin, dan sebaliknya - untuk ditakrifkan dengan jelas hubungan.

korelasi Pearson

Bergantung kepada apa pembolehubah skala diukur untuk pengiraan yang digunakan untuk penunjuk (Fechner pekali Spearman, Kendall dan t. D.). Apabila diperiksa nilai selang, penunjuk yang paling biasa digunakan, mencipta Karlom Pirsonom. Nisbah ini menunjukkan tahap hubungan linear antara kedua-dua parameter. Apabila orang bercakap tentang nisbah korelasi, dan selalunya ia ada dalam fikiran. Penunjuk ini telah menjadi begitu popular bahawa ia mempunyai formula dalam Excel dan boleh menjadi sangat praktikal jika anda mahu memahami apa korelasi adalah, tanpa perlu selok-belok formula kompleks. Sintaks fungsi ini adalah dalam bentuk: PEARSON (tatasusunan1, tatasusunan2). Sebagai tatasusunan pertama dan kedua nombor yang sepadan julat umumnya diganti.

Similar articles

 

 

 

 

Trending Now

 

 

 

 

Newest

Copyright © 2018 ms.birmiss.com. Theme powered by WordPress.