FXWizard
Гуру форума
Корреляция Пирсона
Корреляция Пирсона, называемся так же линейной корреляцией, используется в первую очередь для устранения недостатка ковариации. Установить прямую связь между переменными и их абсолютными значениями стало возможно благодаря линейному корреляционному анализу. Коэффициент Пирсона позволяет устанавливать тесноту связей между признаками. Если связь между признаками линейная, то коэффициент Пирсона определяет тесноту этой связи с высокой точностью. Корреляция Пирсона предполагает, что две рассматриваемые переменные измерены, по крайней мере, в интервальной шкале.
Коэффициент корреляции Пирсона рассчитывают по данной формуле:
Для применения коэффициента корреляции Пирсона, необходимо соблюдать следующие условия:
Коэффициент корреляции Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами.
Корреляция Пирсона, называемся так же линейной корреляцией, используется в первую очередь для устранения недостатка ковариации. Установить прямую связь между переменными и их абсолютными значениями стало возможно благодаря линейному корреляционному анализу. Коэффициент Пирсона позволяет устанавливать тесноту связей между признаками. Если связь между признаками линейная, то коэффициент Пирсона определяет тесноту этой связи с высокой точностью. Корреляция Пирсона предполагает, что две рассматриваемые переменные измерены, по крайней мере, в интервальной шкале.
Коэффициент корреляции Пирсона рассчитывают по данной формуле:
Для применения коэффициента корреляции Пирсона, необходимо соблюдать следующие условия:
- Рассматриваемые переменные должны быть обязательно получены в шкале отношений или интервальной шкале
- Распределения переменных X и Y должны быть близки к нормальному
- количество варьирующих признаков переменной X должно совпадать с количеством варьирующих признаков переменной Y
Коэффициент корреляции Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами.