Diferența dintre corelația pozitivă și corelația negativă

Corelație pozitivă vs. corelare negativă

Corelația este o măsură a puterii relației dintre două variabile. Coeficientul de corelare cuantifică gradul de modificare a unei variabile bazat pe schimbarea celeilalte variabile. În statistici, corelația este legată de conceptul de dependență, care este relația statistică dintre două variabile.

Coeficientul de corelație Pearson sau coeficientul de corelație Pearson produs-moment sau pur și simplu coeficientul de corelație se obține prin următoarele formule.

Pentru o populație:

Pentru un eșantion:

și expresia următoare este echivalentă cu expresia de mai sus.

și sunt scorurile standard de X și respectiv Y.  este media și s_X și s_Y sunt deviațiile standard ale lui X și Y.

Coeficientul de corelație Pearson (sau doar coeficientul de corelație) este cel mai frecvent utilizat coeficient de corelație și valabil numai pentru o relație liniară între variabile. r este o valoare între -1 și 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Dacă r = 0, nu există nici o relație și, dacă r ≥ 0, relația este direct proporțională și valoarea unei variabile crește cu cealaltă. Dacă r ≤ 0, o variabilă scade, pe măsură ce cealaltă crește și invers.

Din cauza condiției de liniaritate, coeficientul de corelație r poate fi, de asemenea, utilizat pentru a stabili prezența unei relații liniare între variabile.

Care este diferența dintre corelația pozitivă și corelația negativă?

• Când există o corelație pozitivă (r> 0) între două variabile aleatoare, o variabilă se mută proporțional cu cealaltă variabilă. Dacă o variabilă crește cealaltă crește. Dacă o variabilă scade, și cealaltă scade.

• Când există o corelație negativă (r < 0) between the two random variables, variables moves opposing each other. If one variable increases the other decreases and vice versa.

• O linie care aproximează o corelație pozitivă are un gradient pozitiv, iar o linie care aproximează corelația negativă are un gradient negativ.