Unterschied zwischen positiver Korrelation und negativer Korrelation

Positive Korrelation gegenüber negativen Korrelation

Korrelation ist ein Maß für die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Korrelationskoeffizient quantifiziert den Grad der Änderung einer Variablen basierend auf der Änderung der anderen Variablen. In der Statistik ist die Korrelation mit dem Konzept der Abhängigkeit verbunden, der die statistische Beziehung zwischen zwei Variablen ist.

Der Korrelationskoeffizient von Pearson oder der Korrelationskoeffizient von Pearson-Produktmoment oder einfach der Korrelationskoeffizient wird durch die folgenden Formeln erhalten.

Für eine Bevölkerung:

Für eine Probe:

und der folgende Ausdruck entspricht dem obigen Ausdruck.

Und sind Standardwerte von X und Y jeweils.  ist der Mittelwert und s_X und s_Y sind die Standardabweichungen von x und y.

Der Korrelationskoeffizient des Pearson (oder nur der Korrelationskoeffizient) ist der am häufigsten verwendete Korrelationskoeffizient und nur für eine lineare Beziehung zwischen den Variablen gültig. R ist ein Wert zwischen -1 und 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Wenn r = 0, gibt. Wenn r ≤ 0 ist, nimmt eine variable ab, wenn die andere zunimmt und umgekehrt.

Aufgrund der linearitätsbedingten Bedingung kann der Korrelationskoeffizient R auch verwendet werden.

Was ist der Unterschied zwischen positiver Korrelation und negativer Korrelation?

• Wenn zwischen zwei Zufallsvariablen eine positive Korrelation (r> 0) besteht, bewegt sich eine Variablen proportional zur anderen Variablen. Wenn eine Variable erhöht, erhöht sich die andere. Wenn eine Variablen abnimmt, nimmt auch der andere ab.

• Wenn es eine negative Korrelation gibt (r < 0) between the two random variables, variables moves opposing each other. If one variable increases the other decreases and vice versa.

• Eine Linie, die sich einer positiven Korrelation nähert.