Корреляция - История изменений

Patarakin в 11:49, 8 июня 2025

2025-06-08T11:49:12Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:49, 8 июня 2025
Строка 2:		Строка 2:
	\|Description=Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.		\|Description=Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
	\|Field_of_knowledge=Статистика		\|Field_of_knowledge=Статистика
			\|Inventor=Кювье, Гальтон, Любищев
	\|similar_concepts=эксперимент, Коэффициент корреляции		\|similar_concepts=эксперимент, Коэффициент корреляции
	\|Environment=NetLogo, BehaviorSpace, CODAP		\|Environment=NetLogo, BehaviorSpace, CODAP, R
	}}		}}
	Для графического представления корреляционной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным. Каждая пара значений маркируется при помощи определённого символа. Такой график называется диаграммой рассеяния.		Для графического представления корреляционной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным. Каждая пара значений маркируется при помощи определённого символа. Такой график называется диаграммой рассеяния.

Patarakin в 11:48, 8 июня 2025

2025-06-08T11:48:09Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:48, 8 июня 2025
Строка 11:		Строка 11:

	Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение <math>\mathbf{\eta}</math> либо [[коэффициент корреляции]] <math>\mathbf{R}</math> (или <math>\mathbf{r}</math>). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической		Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение <math>\mathbf{\eta}</math> либо [[коэффициент корреляции]] <math>\mathbf{R}</math> (или <math>\mathbf{r}</math>). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической


			Впервые в научный оборот термин корреляция ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике слово «корреляция» первым стал использовать английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века.

Patarakin в 11:47, 8 июня 2025

2025-06-08T11:47:02Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:47, 8 июня 2025
Строка 10:		Строка 10:


	Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение <math>\mathbf{\eta}</math>либо [[коэффициент корреляции]] <math>\mathbf{R}</math> (или <math>\mathbf{r}</math>). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической		Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение <math>\mathbf{\eta}</math> либо [[коэффициент корреляции]] <math>\mathbf{R}</math> (или <math>\mathbf{r}</math>). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической

Patarakin в 11:46, 8 июня 2025

2025-06-08T11:46:28Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:46, 8 июня 2025
Строка 8:		Строка 8:

	Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи.		Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи.


			Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение <math>\mathbf{\eta}</math>либо [[коэффициент корреляции]] <math>\mathbf{R}</math> (или <math>\mathbf{r}</math>). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической

Patarakin в 11:36, 8 июня 2025

2025-06-08T11:36:56Z

← Предыдущая версия		Версия от 14:36, 8 июня 2025
Строка 2:		Строка 2:
	\|Description=Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.		\|Description=Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
	\|Field_of_knowledge=Статистика		\|Field_of_knowledge=Статистика
	\|similar_concepts=эксперимент		\|similar_concepts=эксперимент, Коэффициент корреляции
	\|Environment=NetLogo, BehaviorSpace, CODAP		\|Environment=NetLogo, BehaviorSpace, CODAP
	}}		}}

Patarakin в 08:48, 8 октября 2024

2024-10-08T08:48:55Z

← Предыдущая версия		Версия от 11:48, 8 октября 2024
Строка 6:		Строка 6:
	}}		}}
	Для графического представления корреляционной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным. Каждая пара значений маркируется при помощи определённого символа. Такой график называется диаграммой рассеяния.		Для графического представления корреляционной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным. Каждая пара значений маркируется при помощи определённого символа. Такой график называется диаграммой рассеяния.

			Значительная корреляция между двумя случайными величинами всегда является свидетельством существования некоторой статистической связи в данной выборке, но эта связь не обязательно должна наблюдаться для другой выборки и иметь причинно-следственный характер. Часто заманчивая простота корреляционного исследования подталкивает исследователя делать ложные интуитивные выводы о наличии причинно-следственной связи между парами признаков, в то время как коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи.

Patarakin: Новая страница: «{{Понятие |Description=Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при эт...»

2024-10-08T08:47:15Z

Новая страница: «{{Понятие |Description=Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при эт...»

Новая страница

{{Понятие
|Description=Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
|Field_of_knowledge=Статистика
|similar_concepts=эксперимент
|Environment=NetLogo, BehaviorSpace, CODAP
}}
Для графического представления корреляционной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным. Каждая пара значений маркируется при помощи определённого символа. Такой график называется диаграммой рассеяния.