Der Korrelationskoeffizient misst die Robustheit der Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Korrelationskoeffizient von Pearson ist einer der am häufigsten verwendeten Korrelationskoeffizienten und misst die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Wert des Korrelationskoeffizienten, der als r bezeichnet wird, reicht von -1 bis +1, was die Stärke der Beziehung angibt und ob die Beziehung negativ oder positiv ist. Wenn der Wert von r größer als Null ist, ist dies eine positive Beziehung; Wenn der Wert kleiner als Null ist, ist dies eine negative Beziehung. Ein Wert von Null zeigt an, dass keine Beziehung zwischen den beiden Variablen besteht.
Wenn der Korrelationskoeffizient zweier Variablen Null ist, bedeutet dies, dass keine lineare Beziehung zwischen den Variablen besteht. Dies ist jedoch nur für eine lineare Beziehung; es ist möglich, dass die Variablen eine starke krummlinige Beziehung haben. Wenn der Wert von r nahe bei Null liegt, liegt er im Allgemeinen zwischen -0. 1 und +0. In 1 haben die Variablen keine lineare Beziehung oder eine sehr schwache lineare Beziehung. Nehmen Sie zum Beispiel an, dass die Preise von Kaffee und Computern beobachtet werden und eine Korrelation von + aufweisen. 0008,; Dies bedeutet, dass es keine Korrelation oder Beziehung zwischen den beiden Variablen gibt.
Eine positive Korrelation, wenn r größer als 0 ist, bedeutet, dass sich beide Variablen in die gleiche Richtung bewegen. Wenn r +1 ist, bedeutet dies, dass die beiden verglichenen Variablen eine perfekte positive Beziehung haben; Wenn sich eine Variable höher oder tiefer bewegt, bewegt sich die andere Variable mit der gleichen Größe in die gleiche Richtung. Je näher der Wert von r bei +1 liegt, desto stärker ist die lineare Beziehung. Angenommen, der Wert der Ölpreise steht in direktem Zusammenhang mit den Preisen für Flugtickets und einem Korrelationskoeffizienten von +0. 8. Die Beziehung zwischen Ölpreisen und Flugpreisen hat eine sehr starke positive Korrelation, da der Wert nahe bei +1 liegt. Wenn also der Ölpreis sinkt, folgen die Flugpreise. Wenn der Ölpreis steigt, steigen auch die Preise für Flugtickets.
Eine negative Korrelation, wenn r kleiner als 0 ist, zeigt an, dass sich beide Variablen in die entgegengesetzte Richtung bewegen. Wenn r -1 ist, wird die Beziehung als perfekt negativ korreliert bezeichnet; Kurz gesagt, wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere Variable mit der gleichen Größe ab und umgekehrt. Angenommen, es wird eine Studie durchgeführt, um die Beziehung zwischen Außentemperatur und Heizkosten zu ermitteln. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass es eine negative Korrelation zwischen den Preisen für Heizkosten und der Außentemperatur gibt.Der Korrelationskoeffizient wird als -0 berechnet. 96. Diese starke negative Korrelation bedeutet, dass die Preise für Heizkosten steigen, wenn die Temperatur nach außen abnimmt, und umgekehrt.
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