Współczynnik korelacji liniowej – Pearsona

Współczynnik korelacji liniowej( Pearsona ) służy do badania liniowej zależności między danymi. Załóżmy, że dysponujemy danymi dotyczącymi wielkości kilku mieszkań(X) oraz ceną ich wynajmu (Y). Dzięki współczynnikowi korelacji Pearsona jesteśmy w stanie określić czy kupując większe mieszkanie zapłacimy proporcjonalnie więcej- może się zdarzyć, że większe mieszkanie będzie tańsze( ponieważ większe mieszkania mogą leżeć na obrzeżach miasta) lub mieszkanie nie będzie proporcjonalnie droższe( np. małe mieszkania mogą być stosunkowo drogie, tzn. dopłacając niewielką kwotę do ceny kawalerki możemy kupić mieszkanie 2-3 pokojowe ).

Definicja: \(\)

\( r_{xy} = \frac{\sum (X_{i} – \overline{X}) \cdot (Y_{i} – \overline{Y}) }{\sqrt{\sum (X_{i} – \overline{X})^{2} \cdot \sum (Y_{i} – \overline{Y})^{2}} } = \frac{\frac{1}{n}\sum X_{i}Y_{i}- \overline{X}\overline{Y}}{\sigma_{X} \cdot \sigma_{Y}}\)

\( X_{i} \), \( Y_{i} \) – i-te wartości obserwacji z populacji X i Y
\( \overline{X} \), \( \overline{Y} \) – średnie z populacji X i Y
\(\sigma_{x} \) , \( \sigma_{y} \)- odchylenie standardowe populacji X i Y
n- ilość obserwacji (X i Y mają tyle samo obserwacji)

Interpretacja współczynnika korelacji:
Rodzaj korelacji:

  1. r > 0 korelacja dodatnia– gdy wartość X rośnie to Y też
  2. r = 0 brak korelacji– gdy X rośnie to Y czasem rośnie a czasem maleje
  3. r < 0 korelacja ujemna– gdy X rośnie to Y maleje

Siła korelacji dla |r|

  1. < 0.2 – brak związku liniowego
  2. 0.2 – 0.4 – słaba zależność
  3. 0.4 -0.7 – umiarkowana zależność
  4. 0.7 – 0.9 – dość silna zależność
  5. > 0.9 – bardzo silna zależność

Siła korelacji wpływa na to jak dużo danych zachowuje się tak jak oczekujemy, tzn. załóżmy, że r >0 tzn. gdy X rośnie to Y też. Gdy r jest wynosi np. 0.3 tzn. że tylko część danych spełnia naszą zależność- tendencja jest widoczna, ale zdarzają się odstępstwa. Gdy r jest bliskie 1 to prawie wszystkie dane spełniają założenia- tendencja jest bardzo widoczna.

Przykład 1:
Zbadano zależność między długością serii produkcyjnej a jednostkowym kosztem produkcji i otrzymano następujące dane. Oblicz współczynnik korelacji Pearsona:

DŁUGOŚĆ SERII X (SZT.)8090100100110120
KOSZT JEDNOSTKOWY Y (ZŁ.)12910986

Dalsza część treści jest płatna. Dokonaj zakupu lub zaloguj się

Zaloguj się lub Wykup
Sprawdź Wykup
Anuluj
7dniowy dostęp do Korelacji, 10zł
30dniowy abonament, 29zł
90dniowy abonament, 49zł
Odblokuj dostęp do treści związanych z korelacjami Pearsona, Spearmana oraz regresją liniową. Odblokuj dostep
Odblokuj dostęp do wszystkich treści na 30 dni. Odblokuj dostep
Odblokuj dostęp do wszystkich treści na 90 dni. Odblokuj dostep
Anuluj

14 comments:

  1. Pozdrawiam z biologii UŁ ;)
    Bo: „po co ta matma, chemia, fizyka” na biologii, to się nie przyda, a gdzie tam.

  2. Przydatny artykuł, wszystko jasne i czytelne, nie to co na zajęciach ehhh

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany.