Corelația înseamnă practic o conexiune reciprocă între două sau mai multe seturi de date. În statistică, sunt folosite date bivariate sau două variabile aleatoare pentru a găsi corelația dintre ele. The coeficient de corelație este, în general, măsurarea corelației dintre datele bivariate, care indică practic cât de mult două variabile aleatoare sunt corelate între ele.

Dacă coeficientul de corelație este 0, datele bivariate nu sunt corelate între ele.

Dacă coeficientul de corelație este -1 sau +1, datele bivariate sunt puternic corelate între ele.

r=-1 denotă o relație puternică negativă și r=1 denotă o relație puternică pozitivă.

În general, dacă coeficientul de corelație este aproape de -1 sau +1 atunci putem spune că datele bivariate sunt puternic corelate între ele.

Coeficientul de corelație se calculează folosind Coeficientul de corelație al lui Pearson care este dat de:

Coeficient de corelație

Unde,

r: Coeficient de corelație.
• : Valorile variabilei x.
y_i: Valorile variabilei y.n: Numărul de eșantioane prelevate în setul de date. Numărător: Covarianța lui x și y. Numitor: Produsul abaterii standard a lui x și a abaterii standard a lui y.

În acest articol, vom vedea cum să găsim coeficienții de corelație în Excel.

șir de concat java

Exemplu: Luați în considerare următorul set de date:

Găsirea coeficientului de corelație în Excel:

1. Folosind funcția CORREL

În Excel, pentru a găsi coeficientul de corelație, utilizați formula:

=CORREL(matrice1,matrice2) matrice1 : matrice de variabile x matrice2: matrice de variabile y Pentru a insera matrice1 și matrice2 doar selectați intervalul de celule pentru ambele.

cum se execută un script

1. Să găsim coeficientul de corelație pentru variabile și X și Y1.

Coeficientul de corelație al lui x și y1

array1 : set de valori ale lui X. Intervalul de celule este de la A2 la A6.

array2 : set de valori ale lui Y1. Intervalul de celule este de la B2 la B6.

În mod similar, puteți găsi coeficienții de corelație pentru (X , Y2) și (X , Y3) folosind formula Excel. În sfârșit, coeficienții de corelație sunt după cum urmează:

Din tabelul de mai sus putem deduce că:

X și Y1 au coeficient de corelație negativ.

X și Y2 au coeficient de corelație pozitiv.

X și Y3 nu sunt corelate deoarece coeficientul de corelație este aproape zero.

Exemplu: Acum, să trecem la celelalte două metode folosind un nou set de date. Luați în considerare următorul set de date:

Utilizarea analizei datelor

De asemenea, putem analiza setul de date dat și calcula coeficientul de corelație: Pentru a face acest lucru, urmați pașii de mai jos:

Pasul 1: Mai întâi trebuie să activați Analiza datelor ToolPak în Excel. Pentru a permite :

1. Mergi la Fişier din colțul din stânga sus al ferestrei Excel și alegeți Opțiuni .
2. The Opțiuni Excel se deschide caseta de dialog. Acum du-te la Adăugați ins opțiune și în Administra selectați Add-ins Excel din meniul drop-down.
3. Click pe Merge buton.
4. Se deschide caseta de dialog Suplimente. În aceasta bifați opțiunea Instrumente de analiză .
5. Clic Bine !

Fila Analiza datelor a fost adăugată

Pasul 2: Acum faceți clic pe Date urmată de Analiza datelor . Va apărea o casetă de dialog.

Pasul 3: În caseta de dialog selectați Corelație din lista de opțiuni. Clic Bine !

Pasul 4: Va apărea meniul de corelare.

int la char java

Pasul 5: În acest meniu, furnizați mai întâi Interval de intrare . Intervalul de intrare este intervalul de celule din coloanele X și Y1, așa cum este evidențiat în imaginea de mai jos.

Pasul 6: De asemenea, furnizați Interval de ieșire ca număr de celulă în care doriți să afișați rezultatul. În mod implicit, rezultatul va apărea în noua foaie Excel în cazul în care nu furnizați niciun interval de ieșire.

Pasul 7: Verifică Etichete în primul rand opțiune dacă aveți etichete în setul de date. În cazul nostru, coloana 1 are eticheta X și coloana 2 are eticheta Y1.

Pasul 8: Faceți clic pe OK.

Pasul 9: Tabelul de analiză a datelor este acum gata. Aici, puteți vedea coeficientul de corelație dintre X și Y1 în tabelul de analiză.

În mod similar, puteți găsi coeficienți de corelație ai lui XY2 și ai lui XY3. În sfârșit, toți coeficienții de corelație sunt:

Utilizarea funcției PEARSON

Este exact similară cu funcția CORREL despre care am discutat în secțiunea de mai sus. Sintaxa pentru funcția PEARSON este:

=PEARSON(matrice1,matrice2) matrice1: matrice de variabile x matrice2: matrice de variabile y Pentru a insera matrice1 și matrice2, trebuie doar să selectați intervalul de celule pentru ambele.

Să găsim coeficientul de corelație pentru X și Y1 în setul de date din Exemplul 2 folosind funcția PEARSON.

Formula va returna coeficientul de corelație al lui X și Y1. În mod similar, puteți face pentru alții.

Coeficienții finali de corelație sunt:

git checkout