怎樣理解正相關和負相關
相關係數是最早由統計學家卡爾·皮爾遜設計的統計指標,是研究變量之間線性相關程度的量,一般用字母r表示。由於研究對象的不同,相關係數有多種定義方式,較爲常用的是皮爾遜相關係數。那麼怎樣理解正相關和負相關?
1、正相關是指兩個變量變動方向相同,一個變量由大到小或由小到大變化時,另一個變量亦由大到小或由小到大變化。
2、負相關在迴歸與相關分析中,因變量值隨自變量值的增大(減小)而減小(增大)的現象。在這種情況下,表示相關程度的相關係數爲負值。
3、統計學中常用相關係數r來表示兩變量之間的相關關係。r的值介於-1與1之間,r爲正時是正相關,反映當x增加(減少)時,y隨之相應增加(減少);呈正相關的兩個變量之間的相關係數一定爲正值,這個正值越大說明正相關的程度越高。當這個正值爲1時就是完全正相關的情形,如點子排爲一條直線,爲完全正相關。正相關雖然意思明確,其實是個模糊的概念,不可以量化,只是定性說法。如果有明確的關係,例如y=2x,這叫y與x成正比,如果只是大體上,x、y的變化方向一樣,例如x上升,y也上升或者x下降,y也下降,那麼,這叫正相關。反之,x上升,y卻下降,或者x下降,y卻上升,就叫負相關了。
關於怎樣理解正相關和負相關的內容就介紹到這了。
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