Как правильно понимать ковариацию и корреляцию в статистике
Ковариация и корреляция — два важных статистических понятия, которые помогают определить взаимосвязи между переменными. В этой статье вы найдете полезные советы и фотографии, иллюстрирующие эти концепции.
Ковариация измеряет степень совместного изменения двух переменных, но не указывает на силу и направление связи.
Корреляция измеряет силу и направление линейной связи между двумя переменными и имеет значение от -1 до 1.
Положительная корреляция означает, что с увеличением одной переменной увеличивается и другая.
Отрицательная корреляция указывает на то, что с увеличением одной переменной другая уменьшается.
Корреляция близкая к 0 говорит об отсутствии линейной связи между переменными.
Корреляция и ковариация двумерной случайной величины
Используйте диаграммы рассеяния для визуализации корреляции между переменными.
Не путайте корреляцию с причинно-следственной связью: высокая корреляция не означает, что одна переменная вызывает изменение другой.
Ковариация чувствительна к масштабу измерения, в то время как корреляция стандартизирована.
Для расчета корреляции используйте формулу Пирсона, если данные имеют линейную зависимость и нормальное распределение.
Проверяйте значимость корреляции с помощью статистических тестов, таких как t-тест.