Atšķirība starp pozitīvo korelāciju un negatīvo korelāciju

Pozitīva korelācija vs negatīva korelācija

Korelācija ir divu mainīgo lielumu attiecības stipruma mērs. Korelācijas koeficients kvantitatīvi nosaka viena mainīgā mainības pakāpi, pamatojoties uz otra mainīgā lieluma izmaiņām. Statistikā korelācija ir saistīta ar atkarības jēdzienu, kas ir statistiskā saistība starp diviem mainīgajiem.

Pīrsona korelācijas koeficientu vai Pīrsona produkta momenta korelācijas koeficientu vai vienkārši korelācijas koeficientu iegūst pēc šādām formulām.

Iedzīvotājiem:

Paraugam:

un šī izteiksme ir līdzvērtīga iepriekšminētajam.

un ir attiecīgi X un Y standarta rādītāji.  ir vidējais un s_X un s_Y ir X un Y standarta novirzes.

Pīrsona korelācijas koeficients (vai tikai korelācijas koeficients) ir visbiežāk izmantotais korelācijas koeficients un derīgs tikai lineārai sakarībai starp mainīgajiem. r ir vērtība no -1 līdz 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Ja r = 0, sakarības nepastāv, un, ja r ≥ 0, tad sakarība ir tieši proporcionāla, un viena mainīgā vērtība palielinās ar otru. Ja r ≤ 0, viens mainīgais samazinās, jo otrs palielinās, un otrādi.

Linearitātes nosacījuma dēļ korelācijas koeficientu r var izmantot arī, lai noteiktu lineāras attiecības esamību starp mainīgajiem.

Kāda ir atšķirība starp pozitīvo korelāciju un negatīvo korelāciju?

• Ja starp diviem nejaušiem mainīgajiem ir pozitīva korelācija (r> 0), viens mainīgais mainās proporcionāli otram. Ja viens mainīgais palielina, otrs palielinās. Ja viens mainīgais samazinās, samazinās arī otrs.

• Ja pastāv negatīva korelācija (r < 0) between the two random variables, variables moves opposing each other. If one variable increases the other decreases and vice versa.

• Līnijai, kas tuvina pozitīvo korelāciju, ir pozitīvs gradients, un līnijai, kas tuvina negatīvo korelāciju, ir negatīvs gradients.