Corelația, cunoscută și sub numele de coeficient de corelație liniar (Pearson), este o măsură de regresie care încearcă să cuantifice gradul de variație a articulației dintre două variabile.
Prin urmare, este o măsură statistică care cuantifică dependența liniară dintre două variabile, adică, dacă valorile luate de două variabile sunt reprezentate într-o diagramă scatter, coeficientul de corelație liniară va indica cât de bun sau rău a reprezentat setul de puncte se apropie de o linie.
Într-un mod mai puțin colocvial, îl putem defini ca numărul care măsoară gradul de intensitate și sensul relației dintre două variabile.
Fiind:
Cov (x; y): covarianță între valoarea „x” și „y”.
σ (x): deviația standard a „x”.
σ (y): deviația standard a „y”.
Valori pe care le poate lua corelația
ρ = -1 Corelație perfectă negativă
ρ = 0 Nu există nicio corelație
ρ = +1 corelație perfectă pozitivă
Vorbim de corelație pozitivă dacă ori de câte ori crește valoarea „x”, crește valoarea „y” și, de asemenea, cu aceeași intensitate (+1).
În caz contrar, dacă ori de câte ori crește valoarea "x" și scade valoarea "y" și, de asemenea, cu aceeași intensitate, atunci vorbim despre corelație negativă (-1).
Este important să știm că acest lucru nu înseamnă că o fac în aceeași proporție (cu excepția cazului în care au aceeași abatere standard).
Analiza regresieiReprezentarea grafică a corelației
Corelație perfectă pozitivă:
Nu există nicio corelație:
Corelație perfectă negativă:
Sfat: în multe ocazii, nu avem mijloacele sau datele pentru a utiliza această formulă. Prin urmare, dacă avem două serii de prețuri, putem calcula coeficientul de corelație în excel, utilizând următoarea funcție: coef.de.correl (seria de prețuri x; seria de prețuri y).
r pătrat sau coeficient de determinarecoeficient de variație