什么被解释为相关系数和的值

在我们的世界，一切都是相互联系，某个地方，这是可见的肉眼，在某些情况下，人们甚至不知道这种关系的存在。 尽管如此，统计数据，指的是相互依存的时候，经常会用到“关系”。 它往往能在经济文献中找到。 让我们揣摩这是什么概念的精髓，哪些因素以及如何解释所获得的值。

概念

那么，什么是相关？ 作为一个规则，这个顾名思义两个或多个参数之间的统计关系。 如果你改变一个或更多的人的价值，它不可避免地影响到人的价值。 对于力的数学定义这种相互依赖常见的是使用多种因素。 应当指出的是，在该情况下，一个参数的改变不会导致其他的自然变化，但任何统计特征参数的影响，这种关系不相关，只是统计。

术语的历史

为了更好地理解什么的关系，让我们深入到故事。 这个术语出现在十八世纪感谢法国古生物学家的努力 Zhorzha Kyuve。 这位科学家已经开发机关和众生的部分所谓的“相关法律”，它可以让你恢复动物的古生物化石的出现，只有一些仍然可用的。 在统计中，这个词用英语统计和生物学家的轻手开始使用1886年 弗朗西斯·高尔顿。 这个词的标题就找到了自己的解释：不仅仅是不仅通信 - «关系»，以及相互之间的关系是共享的东西 - «合作关系»。 然而，清楚数学解释，这种相关性只有学生高尔顿，生物学家，数学家卡尔·皮尔森（1857年至1936年）。 这是他谁首先带来了精确的公式计算相应的系数。

对关联

所以我们叫两个特定值之间的关系。 例如，事实证明，广告在美国，每年的费用是密切相关的国内生产总值（GDP）的大小。 据估计，在此期间这些值之间的1956年至1977年神相关系数是0.9699。 另一个例子 - 访问在线商店和其销售量的数量。 这些值之间发现的紧密关系 销售 在当前和前一年的啤酒与空气温度，平均温度为特定的位置，并依此类推。D.如何解释对相关系数？ 现在，我们注意到，它需要一个值从-1到1，其中负数表示相反，阳性 - 直接依赖。 较大的单位计数的结果，所述的影响在彼此幅度。 值为零表示没有依赖值小于0.5指示差，以及以其他方式 - 以清楚地定义的关系。

Pearson相关

根据什么尺度测量变量对于用于指示器（费希纳系数斯皮尔曼，Kendall和吨。D.）计算。 当检查间隔值，最常用的指标，发明Karlom Pirsonom。 这个比率表示的两个参数之间的线性关系的程度。 当人们谈论的相关性，其中大部分是和的想法。 该指标已经变得如此受欢迎，它在Excel中的公式，可以很实际的，如果你想了解的相关性是什么，无需进入复杂的公式的复杂性。 此函数的语法是以下形式：PEARSON（数组1，数组2）。 作为对应通常取代的范围号的第一和第二阵列。