Может ли коэффициент корреляции использоваться для измерения зависимости?

Расчет коэффициента корреляции в Excel (Ноябрь 2024)

Расчет коэффициента корреляции в Excel (Ноябрь 2024)
Может ли коэффициент корреляции использоваться для измерения зависимости?
Anonim
a:

Коэффициент корреляции может использоваться для измерения линейной зависимости между двумя случайными величинами. Наиболее распространенный коэффициент корреляции, порожденный корреляцией момента продукта Пирсона, может быть использован для измерения линейной зависимости между двумя переменными. Однако в нелинейной зависимости этот коэффициент корреляции не всегда может быть подходящей мерой зависимости.

Различия между корреляцией и зависимостью могут быть проиллюстрированы понятиями корреляции и причинности. Коэффициент корреляции не указывает на наличие причинно-следственной связи между двумя переменными. Например, нет доказанной причинно-следственной связи между счастьем и физической силой. Хотя анализ данных может указывать на положительную корреляцию между двумя переменными, это не означает, что счастье вызывает увеличение физической силы или наоборот - что увеличение физической силы вызывает счастье - истинны. Следовательно, зависимость одной переменной от другой не может быть установлена ​​непосредственно из коэффициента корреляции из-за действия посторонних случайных величин, которые влияют на статистическую зависимость. Например, корреляция между количеством моряков на судне и его средней скоростью не указывает на причинность из-за наличия нескольких других факторов, таких как погодные условия, настройки дроссельной заслонки и их полезная нагрузка. Финансовая индустрия также использует принципы причинности и корреляции в отношении взаимосвязи между прибылью на акцию (EPS) и другими финансовыми метриками.

Существует несколько типов коэффициентов корреляции, используемых для определения взаимосвязи между различными типами данных, включая корреляцию ранжирования Спирмена, бисериальную корреляцию и корреляцию Phi. Коэффициент корреляции Пирсона обозначается буквой «r» и может использоваться для интерпретации силы или слабости отношения между двумя переменными между значениями +1 и -1. В квадрате результирующее значение известно как коэффициент определения, который выражает изменение такой взаимосвязи.