Korelacja zasadniczo oznacza wzajemne połączenie między dwoma lub większą liczbą zestawów danych. W statystyce do znalezienia korelacji między nimi wykorzystuje się dane dwuwymiarowe lub dwie zmienne losowe. The Współczynnik korelacji jest ogólnie miarą korelacji między danymi dwuwymiarowymi, która zasadniczo oznacza, w jakim stopniu dwie zmienne losowe są ze sobą skorelowane.
Jeśli współczynnik korelacji wynosi 0, dane dwuwymiarowe nie są ze sobą skorelowane.
Jeśli współczynnik korelacji wynosi -1 lub +1, dane dwuwymiarowe są ze sobą silnie skorelowane.
r=-1 oznacza silną negatywną zależność, a r=1 oznacza silną pozytywną zależność.
Ogólnie rzecz biorąc, jeśli współczynnik korelacji jest bliski -1 lub +1, możemy powiedzieć, że dane dwuwymiarowe są ze sobą silnie skorelowane.
Współczynnik korelacji oblicza się za pomocą Współczynnik korelacji Pearsona który jest podawany przez:
Współczynnik korelacji
Gdzie,
- r: Współczynnik korelacji.
W tym artykule zobaczymy, jak znaleźć współczynniki korelacji w programie Excel.
wymiana js
Przykład: Rozważ następujący zestaw danych:
Znajdowanie współczynnika korelacji w Excelu:
1. Korzystanie z funkcji CORREL
W programie Excel, aby znaleźć współczynnik korelacji, skorzystaj ze wzoru:
=CORREL(tablica1,tablica2) tablica1: tablica zmiennej x tablica2: tablica zmiennej y Aby wstawić tablicę1 i tablicę2, wystarczy wybrać zakres komórek dla obu.
1. Znajdźmy współczynnik korelacji dla zmiennych oraz X i Y1.
Współczynnik korelacji x i y1
array1 : Zestaw wartości X. Zakres komórek wynosi od A2 do A6.
array2 : Zestaw wartości Y1. Zakres komórek wynosi od B2 do B6.
Podobnie współczynniki korelacji dla (X, Y2) i (X, Y3) można znaleźć, korzystając ze wzoru Excela. Ostatecznie współczynniki korelacji są następujące:
pętla for w JavaScript
Z powyższej tabeli możemy wywnioskować, że:
X i Y1 mają ujemny współczynnik korelacji.
X i Y2 mają dodatni współczynnik korelacji.
X i Y3 nie są skorelowane, ponieważ współczynnik korelacji jest prawie zerowy.
Przykład: Przejdźmy teraz do dwóch kolejnych metod wykorzystujących nowy zestaw danych. Rozważ następujący zestaw danych:
Korzystanie z analizy danych
Możemy również przeanalizować dany zbiór danych i obliczyć współczynnik korelacji: W tym celu wykonaj poniższe kroki:
przetwarzanie równoległe
Krok 1: Najpierw musisz włączyć Analiza danych Pakiet narzędzi w programie Excel. Umożliwić :
- Iść do Plik w lewym górnym rogu okna Excela i wybierz Opcje .
- The Opcje Excela otworzy się okno dialogowe. Teraz idź do Dodatki opcję i w Zarządzać wybierz Dodatki programu Excel z listy rozwijanej.
- Kliknij Iść przycisk.
- Zostanie otwarte okno dialogowe Dodatki. W tym zaznacz opcję Pakiet narzędzi analitycznych .
- Kliknij OK !
Dodano zakładkę Analiza danych
Krok 2: Teraz kliknij Dane śledzony przez Analiza danych . Pojawi się okno dialogowe.
Krok 3: W oknie dialogowym wybierz Korelacja z listy opcji. Kliknij OK !
Krok 4: Pojawi się menu Korelacja.
Krok 5: W tym menu najpierw podaj Zakres wejściowy . Zakres wejściowy to zakres komórek kolumn X i Y1, jak pokazano na poniższym obrazku.
Krok 6: Dostarcz także Zakres wyjściowy jako numer komórki, w której chcesz wyświetlić wynik. Domyślnie wynik pojawi się w nowym arkuszu Excela w przypadku, gdy nie podasz żadnego zakresu wyjściowego.
Krok 7: Sprawdź Etykiety W pierwszy rząd opcja jeśli masz etykiety w zestawie danych. W naszym przypadku kolumna 1 ma etykietę X, a kolumna 2 ma etykietę Y1.
Krok 8: Kliknij OK.
Krok 9: Tabela analizy danych jest już gotowa. Tutaj możesz zobaczyć współczynnik korelacji pomiędzy X i Y1 w tabeli analizy.
Podobnie można znaleźć współczynniki korelacji XY2 i XY3. Wreszcie wszystkie współczynniki korelacji wynoszą:
Korzystanie z funkcji PEARSON
Jest dokładnie podobna do funkcji CORREL, którą omówiliśmy w powyższej sekcji. Składnia funkcji PEARSON jest następująca:
=PEARSON(tablica1, tablica2) tablica1: tablica zmiennej x tablica2: tablica zmiennej y Aby wstawić tablicę1 i tablicę2, wystarczy wybrać zakres komórek dla obu.
Znajdźmy współczynnik korelacji dla X i Y1 w zbiorze danych z Przykładu 2 za pomocą funkcji PEARSON.
Formuła zwróci współczynnik korelacji X i Y1. Podobnie możesz zrobić dla innych.
Ostateczne współczynniki korelacji wynoszą:
rekurencja w Javie
