Näide 1
Õppimisele kulunud tunnid ja testitulemused: \(x = [2,3,4,5,6], y = [65,75,80,90,95], r \approx 0.99\)
Korrelatsiooni kalkulaator
Arvuta paarisandmete Pearsoni korrelatsioonikordaja (r) ja R²
Tulemused
Sisesta väärtused ja klõpsa Arvuta, et näha tulemust.
Pearsoni korrelatsioonikordaja
Pearsoni korrelatsioonikordaja (r) mõõdab kahe muutuja vahelise lineaarse seose tugevust ja suunda. Selle väärtus on vahemikus −1 kuni +1:
- r = +1: Täiuslik positiivne lineaarne seos
- r = −1: Täiuslik negatiivne lineaarne seos
- r = 0: Lineaarne seos puudub
- 0,7 ≤ |r| < 1: Tugev korrelatsioon
- 0,5 ≤ |r| < 0,7: Mõõdukas korrelatsioon
- 0,3 ≤ |r| < 0,5: Nõrk korrelatsioon
- |r| < 0,3: Väga nõrk või puuduv korrelatsioon
Tähelepanu: korrelatsioon ei tähenda põhjuslikkust. Kõrge korrelatsioon kahe muutuja vahel ei tähenda, et üks põhjustaks teist. Arvestage alati teiste tegurite ja andmete kontekstiga.
\(r = \frac{\sum(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum(x_i - \bar{x})^2 \sum(y_i - \bar{y})^2}}, R^2 = r^2\)
Lahendatud näited
Näide 2
Temperatuur ja jäätisemüük: \(x = [10,15,20,25,30], y = [100,150,200,250,300]\)