Korelácia v podstate znamená vzájomné prepojenie dvoch alebo viacerých súborov údajov. V štatistike sa na nájdenie korelácie medzi nimi používajú dvojrozmerné údaje alebo dve náhodné premenné. The korelačný koeficient je vo všeobecnosti meranie korelácie medzi bivariačnými údajmi, ktoré v podstate označuje, do akej miery sú dve náhodné premenné navzájom korelované.
Ak je korelačný koeficient 0, bivariačné údaje nie sú navzájom korelované.
Ak je korelačný koeficient -1 alebo +1, bivariačné údaje spolu silne korelujú.
r=-1 označuje silný negatívny vzťah a r=1 označuje silný pozitívny vzťah.
Vo všeobecnosti, ak je korelačný koeficient blízky -1 alebo +1, potom môžeme povedať, že bivariačné údaje sú navzájom silne korelované.
Korelačný koeficient sa vypočíta pomocou Pearsonov korelačný koeficient ktorý je daný:
Korelačný koeficient
Kde,
- r: Korelačný koeficient.
V tomto článku sa pozrieme na to, ako nájsť korelačné koeficienty v Exceli.
pružina mvc
Príklad: Zvážte nasledujúci súbor údajov:
Nájdenie korelačného koeficientu v Exceli:
1. Použitie funkcie CORREL
V Exceli na nájdenie korelačného koeficientu použite vzorec:
=CORREL(pole1,pole2) pole1 : pole premennej x pole2: pole premennej y Ak chcete vložiť pole1 a pole2, vyberte rozsah buniek pre obe bunky.
1. Nájdite korelačný koeficient pre premenné a X a Y1.
Korelačný koeficient x a y1
pole1 : Sada hodnôt X. Rozsah buniek je od A2 do A6.
pole2 : Množina hodnôt Y1. Rozsah buniek je od B2 do B6.
Podobne môžete nájsť korelačné koeficienty pre (X , Y2) a (X , Y3) pomocou vzorca Excel. Nakoniec, korelačné koeficienty sú nasledovné:
pripojiť k databáze java
Z vyššie uvedenej tabuľky môžeme usúdiť, že:
X a Y1 majú negatívny korelačný koeficient.
X a Y2 majú kladný korelačný koeficient.
X a Y3 nie sú korelované, pretože korelačný koeficient je takmer nulový.
Príklad: Teraz prejdime k ďalším dvom metódam pomocou nového súboru údajov. Zvážte nasledujúci súbor údajov:
Použitie analýzy údajov
Môžeme tiež analyzovať daný súbor údajov a vypočítať korelačný koeficient: Postupujte podľa nasledujúcich krokov:
reťazec java zreťaziť
Krok 1: Najprv musíte povoliť Analýza dát ToolPak v Exceli. Umožniť :
- Ísť do Súbor v ľavom hornom rohu okna programu Excel a vyberte možnosti .
- The Možnosti programu Excel otvorí sa dialógové okno. Teraz prejdite na Doplnky možnosť a v Spravovať z rozbaľovacej ponuky vyberte položku Doplnky programu Excel.
- Kliknite na Choď tlačidlo.
- Otvorí sa dialógové okno Doplnky. V tomto začiarknite možnosť Analytické nástroje .
- Kliknite OK !
Bola pridaná karta Analýza údajov
Krok 2: Teraz kliknite na Údaje nasledovaný Analýza dát . Zobrazí sa dialógové okno.
Krok 3: V dialógovom okne vyberte Korelácia zo zoznamu možností. Kliknite OK !
Krok 4: Zobrazí sa ponuka Korelácia.
Krok 5: V tomto menu najprv poskytnite Vstupný rozsah . Vstupný rozsah je rozsah buniek stĺpcov X a Y1, ako je zvýraznené na obrázku nižšie.
Krok 6: Tiež dodať Výstupný rozsah ako číslo bunky, kde chcete zobraziť výsledok. V predvolenom nastavení sa výstup zobrazí v novom hárku programu Excel v prípade, že nezadáte žiadny rozsah výstupu.
Krok 7: Skontrolovať Štítky v prvý rad možnosť ak máte v množine údajov štítky. V našom prípade má stĺpec 1 označenie X a stĺpec 2 označenie Y1.
Krok 8: Kliknite na tlačidlo OK.
Krok 9: Tabuľka Analýza údajov je teraz pripravená. Tu môžete vidieť korelačný koeficient medzi X a Y1 v tabuľke analýzy.
Podobne môžete nájsť korelačné koeficienty XY2 a XY3. Nakoniec všetky korelačné koeficienty sú:
Používanie funkcie PEARSON
Je presne podobná funkcii CORREL, o ktorej sme hovorili v predchádzajúcej časti. Syntax funkcie PEARSON je:
=PEARSON(pole1,pole2) pole1 : pole premennej x pole2: pole premennej y Ak chcete vložiť pole1 a pole2, vyberte rozsah buniek pre obe.
Nájdite korelačný koeficient pre X a Y1 v súbore údajov z príkladu 2 pomocou funkcie PEARSON.
Vzorec vráti korelačný koeficient X a Y1. Podobne môžete urobiť pre ostatných.
Konečné korelačné koeficienty sú:
alfa-beta prerezávanie
