Korrelatsioon, mida nimetatakse ka lineaarseks (Pearsoni) korrelatsioonikordajaks, on regressioonimõõt, mis püüab kvantifitseerida kahe muutuja vahelise liigese varieerumise astet.
Seetõttu on see statistiline meede, mis kvantifitseerib lineaarse sõltuvuse kahe muutuja vahel, see tähendab, et kui kahe muutuja võetud väärtused on kujutatud hajusdiagrammil, näitab lineaarne korrelatsioonikordaja, kui hea või halb on punktide kogum läheneb joonele.
Vähem kõnekeeles võime seda määratleda kui arvu, mis mõõdab kahe muutuja intensiivsuse astet ja seose tunnet.
Olles:
Cov (x; y): kovariants väärtuste "x" ja "y" vahel.
σ (x): "x" standardhälve.
σ (y): "y" standardhälve.
Väärtused, mida korrelatsioon võib võtta
ρ = -1 Negatiivne täiuslik korrelatsioon
ρ = 0 Seos puudub
ρ = +1 positiivne täiuslik korrelatsioon
Me räägime positiivsest korrelatsioonist, kui alati, kui väärtus "x" tõuseb, tõuseb ka väärtus "y" ja sama intensiivsusega (+1).
Vastupidisel juhul, kui alati, kui väärtus "x" tõuseb ja väärtus "y" langeb, samuti sama intensiivsusega, siis räägime negatiivsest korrelatsioonist (-1).
Oluline on teada, et see ei tähenda, et nad teevad seda samas proportsioonis (kui neil pole sama standardhälvet).
RegressioonanalüüsKorrelatsiooni graafiline esitus
Positiivne täiuslik korrelatsioon:
Seos puudub:
Negatiivne täiuslik korrelatsioon:
Nõuanne: paljudel juhtudel pole meil selle valemi kasutamiseks vahendeid ega andmeid. Seega, kui meil on kaks hinnasarja, saame korrelatsioonikordaja excelis välja arvutada, kasutades järgmist funktsiooni: coef.de.correl (hinnasari x; hinnasari y).
r ruut või määramistegurvariatsioonikordaja
