a:

В области статистики положительная корреляция описывает взаимосвязь между двумя переменными, которые изменяются вместе, а обратная корреляция описывает взаимосвязь между двумя переменными, которые изменяются в противоположных направлениях. Обратную корреляцию иногда называют отрицательной корреляцией, которая описывает один и тот же тип отношений между переменными.

Примеры положительных корреляций происходят в повседневной жизни большинства людей. Чем больше часов работник работает, например, чем больше зарплата сотрудника будет в конце недели. Чем больше денег тратится на рекламу, тем больше покупателей покупает у компании.

Обратные корреляции описывают два фактора, которые качаются относительно друг друга. Примерами являются снижение баланса банков по сравнению с увеличенными расходами и сокращением пробега газа по сравнению с увеличением средней скорости движения. Одним из примеров обратной корреляции в мире инвестиций является взаимосвязь между запасами и облигациями. По мере роста цен на акции рынок облигаций имеет тенденцию к снижению, так же, как рынок облигаций преуспевает, когда акции отстают.

Важно понимать, что корреляция не обязательно подразумевает причинность. Переменные А и В могут подниматься и падать вместе, или А может подняться по мере того, как В падает, но не всегда верно, что рост одного фактора напрямую влияет на подъем или падение другого. Оба могут быть вызваны основным третьим фактором, таким как цены на сырьевые товары, или кажущаяся взаимосвязь между переменными может быть совпадением.

Количество людей, подключенных к Интернету, например, растет с момента его создания, а цены на нефть в целом повысились в течение того же периода. Это положительная корреляция, но два фактора почти наверняка не имеют значимых отношений. То, что и население интернет-пользователей, и цена на нефть увеличились, скорее всего, будут совпадением.