Расчет линейная корреляция
Линейная корреляция простыми словами
Привет, дружище. Давай поговорим о линейной корреляции. Знаешь, это как отношения между двумя вещами.
Что такое линейная корреляция
Линейная корреляция – это измерение того, насколько сильно связаны две переменные линейно. Подчеркиваю, линейно. То есть, если ты нарисуешь график, точки должны образовать что-то похожее на прямую линию. Если там хаос и круги, то извини, это не к нам. Это, скорее, к гадалкам.
Совет эксперта Запомни, линейная корреляция показывает только линейную связь. Если зависимость сложная, криволинейная, то этот метод тебе не поможет. Придется искать другие инструменты.
Расчет линейной корреляции тренды
Самый популярный способ – это коэффициент корреляции Пирсона. Представь, что это оценка от -1 до +1. Если коэффициент около +1, то у нас положительная корреляция. То есть, одна переменная растет, и другая тоже растет. Например, чем больше ты ешь пиццы, тем больше у тебя счастья… или живота. Тут как повезет. Если коэффициент около -1, то у нас отрицательная корреляция. Чем меньше у тебя денег, тем больше у тебя проблем. Как-то грустно, да. А если коэффициент около 0, то… ничего. Переменные никак не связаны. Например, количество съеденной пиццы никак не влияет на цвет твоих носков.
Как рассчитать коэффициент Пирсона?
Формула, конечно, выглядит страшно. Но на самом деле, все просто. Ну, почти. Тебе понадобятся: среднее значение каждой переменной, стандартное отклонение каждой переменной и ковариация между переменными. И потом все это подставить в формулу. В интернете полно калькуляторов, которые сделают это за тебя. Главное – правильно ввести данные.
Практический совет Используй Excel, Google Sheets или Python. Они умеют считать коэффициент корреляции Пирсона в один клик. Это как сварить пельмени из заморозки – быстро и удобно.
Расчет линейная корреляция история
Карл Пирсон, тот самый парень, в честь которого назван коэффициент, был крутым ученым в начале 20 века. Он занимался статистикой и генетикой, и придумал много полезных штук, включая нашу линейную корреляцию. Так что, когда ты используешь коэффициент Пирсона, знай, что ты в хорошей компании.
Расчет линейная корреляция применение
Где же это все применяется. Да везде. В медицине, экономике, маркетинге, да даже в прогнозе погоды. Например, можно посмотреть, есть ли корреляция между уровнем холестерина и риском сердечных заболеваний. Или между количеством рекламы и объемом продаж. Или между количеством выпитого кофе и количеством написанных строк кода. Возможности безграничны!
Вопрос эксперту А что, если я найду корреляцию между двумя вещами. Значит ли это, что одна вещь вызывает другую. Ответ эксперта Нет. Корреляция – это не причинно-следственная связь. То есть, если ты заметил, что когда ешь мороженое, то у тебя болит горло, это не значит, что мороженое вызывает боль в горле. Возможно, просто ты ешь его слишком быстро и переохлаждаешься. Или вообще, это просто совпадение.
Расчет линейная корреляция советы
Совет номер один Всегда смотри на данные. Построй график. Убедись, что между переменными действительно есть линейная зависимость. А то получится, как с той историей, когда ученые нашли корреляцию между количеством пиратов и глобальным потеплением. И что, теперь пиратов винить во всем. Нет, конечно. Просто нужно быть внимательным к данным.
Совет номер два Не забывай про выбросы. Выбросы – это такие значения, которые сильно отличаются от всех остальных. Они могут сильно повлиять на коэффициент корреляции. Поэтому, прежде чем делать выводы, убедись, что у тебя нет выбросов. Если есть, попробуй их убрать или использовать другие методы анализа.
Совет номер три Не бойся экспериментировать. Линейная корреляция – это всего лишь один из инструментов анализа данных. Не бойся пробовать другие методы, чтобы получить более полное представление о своих данных. В конце концов, наука – это постоянный поиск и эксперименты.
Смешные истории из опыта
Однажды я пытался найти корреляцию между количеством выпитого кофе и успеваемостью студентов. И знаешь что. Ничего не получилось. Оказалось, что одни студенты пьют кофе, чтобы бодрствовать на лекциях, а другие просто любят кофе. И это никак не связано с их оценками. Вот такая вот забавная история.
Или еще одна история. Я пытался доказать, что есть корреляция между количеством подписчиков в социальных сетях и уровнем счастья. И знаешь, что. Опять провал. Оказалось, что некоторые люди просто любят постить фотографии котиков, а другие – хвастаться своими достижениями. И это тоже никак не связано с их уровнем счастья. Так что, не верь всему, что видишь в интернете!
Обсуждение А у тебя были смешные случаи при работе с линейной корреляцией. Поделись в комментариях!
Еще немного вдохновения
Не расстраивайся, если у тебя что-то не получается с первого раза. Линейная корреляция – это как игра. Нужно пробовать, экспериментировать и не бояться ошибаться. И помни, даже если ты не найдешь никакой корреляции, это тоже результат. Это значит, что ты узнал что-то новое о своих данных. А это уже здорово!
Побуждение к действию Попробуй применить линейную корреляцию к своим собственным данным. Найди две переменные, которые тебе интересны, и посмотри, есть ли между ними связь. И кто знает, может быть, ты откроешь что-то новое и удивительное!