負相關係數意味著什麼？

統計數據中使用了相關係數來描述兩個變量之間的模式或關係。一個負相關描述兩個變量在相反方向上移動的程度。對於兩個變量x和y，x的增加與y的減小有關。

負相關係數也稱為反相關。相關關係在散點圖中繪製圖形。

相關係數計算

$\ begin {Aligned}＆r = \ frac {\ sum（x_i- \ bar {x}）（y__i- \ bar {y}）}} {\ sqrt {\ sum（x_i-- \ bar {x}）^2 \ sum（y_i- \ bar {y}）^2}}} \\＆\ textbf {其中：} \\＆r = \ text {相關係數} \\＆x_i = \ text {示例中的$ x $ - 可值的值} \\ bar {x} = \ text {均值的$ x $ -variable} \\＆y_i = \ y_i = \ y y $ y $ -variable的值的均值{ $ y $ -variable} \ end {aligned}$​r=∑（（x我​- xˉ）2∑（（y我​- yˉ​）2​∑（（x我​- xˉ）（（y我​- yˉ​）​在哪裡：r=相關係數x我​=值的值x- 在樣本中可變化xˉ=值的平均值x-多變的y我​=值的值y- 在樣本中可變化yˉ​=值的平均值y-多變的​

負相關與正相關

負相關證明了兩個變量之間的聯繫，與正相同相關係數相對優勢是相同的。相關係數為0.85，其強度與-0.85的相關係數相同。

相關係數始終是-1和1之間的值，其中-1顯示完美，線性負相關和1顯示完美的線性正相關。此列表顯示了一些相關係數值指示的內容：

確切地- 1。完美的負面，向下傾斜的線性關係

- 0.70。強烈的負面，向下斜線線性關係

- 0.50。中度負面的斜坡關係

- 0.30。弱負，下坡的線性關係

0。沒有線性關係

+0.30。弱的積極，向上傾斜的線性關係

+0.50。中等積極的向上斜線線性關係

+0.70。牢固的積極，向上傾斜的線性關係

正好+1。完美的積極，向上的線性關係

考慮相關係數的數值為百分比。可變X的20％移動率更高，相當於可變Y的20％移動。

極端相關係數

零或接近零的相關係數顯示變量之間沒有有意義的關係。-1.0或+1.0的係數表示完美的相關性。一個變量的變化完美地預測了另一個變量的變化。這些數字在現實中很少出現，因為完美的線性關係很少見。

強大相關性強的一個例子是-0.97。變量將以幾乎相同的舉動向相反的方向移動。當數字接近1或-1時，這些值表明了關係的強度。 0.92或-0.97的數量分別顯示出強烈的正相關和負相關。

相關係數的示例

隨著溫度在外部的升高，降雪量減少。這顯示出負相關性，並具有負相關係數。

正相關係數將是溫度與冰淇淋銷售之間的關係。冰淇淋銷售隨溫度升高而增加。這種關係將具有正相關係數。

與相關係數為零或非常接近零的相關係數的關係可能是溫度和快餐銷售，假設出於說明目的為零相關性。溫度通常與人們是否消耗快餐無關。

底線

負相關可以表明牢固的關係或弱關係。許多人認為–1的相關性表明沒有關係，但恰恰相反。 -1的相關性表示沿直線近乎完美的關係。這是可能的關係。負號僅表示線向下傾斜，這是一個負相關關係。