Корреляция: различия между версиями
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| 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 | ||
Версия от 14:47, 8 июня 2025
| Описание | 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. |
|---|---|
| Область знаний | Статистика |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | Эксперимент, Коэффициент корреляции |
| Среды и средства для освоения понятия | 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.
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]\displaystyle{ \mathbf{\eta} }[/math] либо коэффициент корреляции [math]\displaystyle{ \mathbf{R} }[/math] (или [math]\displaystyle{ \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
