Cómo realizar un análisis de correlación Cómo realizar un análisis de correlación

1. El coeficiente de correlación lineal también se denomina coeficiente de correlación de Pearson, y mide principalmente el grado de correlación lineal entre dos variables. r=cov(X,Y)/(D(X)D(Y)) El coeficiente de correlación es la covarianza dividida por la desviación estándar de las dos variables aleatorias. La magnitud del coeficiente de correlación varía entre -1 y 1. Ya no habrá casos en los que los valores numéricos se disparen debido a cambios en las unidades de medida. El coeficiente de correlación lineal debe basarse en la relación lineal entre la variable dependiente y la variable independiente; de ​​lo contrario, el coeficiente de correlación lineal no tiene sentido.

2. Correlación entre variables continuas y discretas. La discretización de variables continuas discretiza las variables continuas y luego utiliza el método de análisis de correlación de variables discretas y discretas para analizar la correlación. Utilice el método de dibujar diagramas de caja para ver los diferentes valores de variables discretas, la media y la varianza de variables continuas y la distribución de valores.

3. El análisis de correlación equivale a probar primero si existe una correlación entre muchas variables independientes y variables dependientes. Por supuesto, el coeficiente de correlación obtenido mediante el análisis de correlación no es tan preciso como el análisis de regresión. Si no hay correlación entre las variables respectivas y la variable dependiente durante el análisis de correlación, no es necesario realizar un análisis de regresión; si existe una cierta correlación, entonces se puede utilizar el análisis de regresión para verificar más a fondo la relación precisa entre ellas; Al mismo tiempo, el análisis de correlación también tiene otro propósito, que es verificar el grado de linealidad entre variables independientes. Si la correlación entre variables independientes es muy grande, puede indicar la existencia de linealidad.