Voiko korrelaatiokerroin käyttää riippuvuuden mittaamiseen?

Tilastotieteen käytännönläheisyys vetoaa Oskari Luomalaan (Marraskuu 2024)

Tilastotieteen käytännönläheisyys vetoaa Oskari Luomalaan (Marraskuu 2024)
Voiko korrelaatiokerroin käyttää riippuvuuden mittaamiseen?
Anonim
a:

Korrelaatiokerrointa voidaan käyttää kahden satunnaismuuttujan lineaarisen riippuvuuden mittaamiseen. Yleisin korrelaatiokerroin, joka syntyy Pearson-tuotekohtaisen korrelaation avulla, voidaan käyttää kahden muuttujan lineaarisen suhteen mittaamiseen. Epälineaarisessa suhteessa tämä korrelaatiokerroin ei kuitenkaan aina ole sopiva riippuvuuden mitta.

Korrelaation ja riippuvuuden välisiä eroja voidaan havainnollistaa korrelaation ja syy-yhteyttä käsitteillä. Korrelaatiokerroin ei osoita syy-suhteen läsnäoloa kahden muuttujan välillä. Esimerkiksi onnellisuuden ja fyysisen voiman välillä ei ole todistettua syy-yhteyttä. Vaikka tietojen analysointi voi viitata positiiviseen korrelaatioon kahden muuttujan välillä, se ei tarkoita sitä, että onnellisuus lisää fyysisen voimakkuuden kasvua tai sen vuoropuhelua - että fyysisen vahvuuden kasvu aiheuttaa onnellisuutta - ovat totta. Näin ollen yhden muuttujan riippuvuutta toisesta ei voida määrittää suoraan korrelaatiokertoimesta johtuen tilastollisen riippuvuuden vaikuttavista satunnaisista satunnaismuuttujista. Esimerkiksi aluksen merimiesten lukumäärän ja sen keskinopeuden välinen korrelaatio ei osoita syy-yhteyttä, joka johtuu useista muista tekijöistä, kuten sääolosuhteista, kaasun asetuksista ja sen hyötykuormasta. Rahoitusalalla käytetään myös syy-yhteyttä ja korrelaatiota suhteessa osakekohtaiseen tulokseen (EPS) ja muihin taloudellisiin mittareihin.

Korrelaatiokerroin on monen tyyppinen, jolla määritetään vaihtelevien tietotyyppien välinen suhde, mukaan lukien Spearman-rank-järjestyksen korrelaatio, biseriakorrelaatio ja Phi-korrelaatio. Pearsonin korrelaatiokerrointa merkitään kirjaimella "r" ja sitä voidaan käyttää tulkitsemaan kahden muuttujan välisen suhteen vahvuutta tai heikkoutta arvojen +1 ja -1 välillä. Kun neliö on, tuloksena oleva arvo tunnetaan määrityskertoimeksi, joka ilmaisee tällaisen suhteen vaihtelun.