Korelasyon, kripto: iki nicel değişken (örneğin boy, ağırlık) arasındaki doğrusal ilişkinin gücünün bir ölçüsü olan bir terimdir. Bu gönderi, korelasyonun nasıl ölçüleceğine dair örnekler ve açıklamalarla gösterilen pozitif ve negatif korelasyonları tanımlayacaktır. Son olarak, korelasyon kullanımına ilişkin bazı tuzaklar tartışılacaktır.
Korelasyon nedir? Korelasyon Örnekleri
Son dakika gelişmelerinden haberdar olmak için CoinFili.com’u Twitter‘da takip edin.
Pozitif korelasyon, her iki değişkenin de aynı yönde hareket ettiği iki değişken arasındaki ilişkidir. Bu, bir değişkenin arttığı, diğerinin arttığı ve bunun tersi olduğu zamandır. Örneğin, pozitif korelasyon, ne kadar çok egzersiz yaparsanız, o kadar fazla kalori yakacağınız şeklinde olabilir. Negatif korelasyon ise, bir değişkenin arttığı ve diğerinin azaldığı bir ilişkidir ve bunun tersi de geçerlidir.
Bir değişkenin değerlerini diğerinin değerlerine dayalı olarak oldukça yüksek bir doğruluk düzeyiyle tahmin etmenin mümkün olduğu durumlarda, iki değişken arasındaki ilişki güçlü bir korelasyon olarak tanımlanır. Zayıf bir korelasyon, ortalama olarak bir değişkenin değerlerinin diğeriyle ilişkili olduğu, ancak birçok istisnanın olduğu bir korelasyondur.
Pearson’ın Çarpım-Moment Korelasyonu
En yaygın korelasyon ölçüsü, genel olarak basitçe korelasyon, korelasyon katsayısı veya sadece r harfi (her zaman italik olarak yazılır) olarak adlandırılan Pearson’ın momentler çarpımı korelasyonudur. Korelasyon katsayısı r, doğrusal bir ilişkinin gücünü ve yönünü ölçer, örneğin:
Dikkatinizi Çekebilir: BTC Dominance Nedir?
- 1, mükemmel bir pozitif korelasyonu gösterir.
- -1, mükemmel bir negatif korelasyonu gösterir.
- 0, farklı değişkenler arasında bir ilişki olmadığını gösterir.
- -1 ile 1 arasındaki değerler, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi korelasyonun gücünü gösterir.
Korelasyonları yanlış yorumlama
İstatistiksel analizi anlamsız kılabilecek hemen hemen tüm yaygın problemler korelasyonlarla ortaya çıkabilir.
Yaygın bir soruna bir örnek, küçük örneklerle korelasyonların güvenilmez olabilmesidir. Örnek boyutu ne kadar küçükse, gerçek korelasyon (tüm popülasyon için veriye sahip olsaydık elde edilir) 0 olsa bile, 0’dan daha uzak bir korelasyon gözlemleme olasılığımız artar. Bunu ölçmenin standart yolu p kullanmaktır. -değerler. Akademik araştırmalarda genel bir kural, p 0,05’ten büyük olduğunda korelasyona güvenilmemesi gerektiğidir.
Aşağıdaki sol üstteki çizelgede gösterilen başka bir sorun, tek bir olağandışı gözlemin (aykırı değer) hesaplanan korelasyon katsayısını oldukça yanıltıcı hale getirebilmesidir. Korelasyonlar sadece bir değişkenin başka bir değişken tarafından ne ölçüde tahmin edilebileceğini gösterir. Tahmini değerlerdeki farkın yararlı olarak kabul edilemeyecek kadar küçük olduğu durumları algılamazlar. Örneğin, aşağıdaki sağ üstteki grafikte gösterildiği gibi etki boyutunun çok küçük olabileceği durumlar.
Korelasyonla ilgili diğer bir sorun, doğrusal bir ilişkiyi özetlemesidir. Gerçek ilişki doğrusal değilse, bu gözden kaçabilir. Bir diğer sorun da, çok yüksek korelasyonların genellikle ilgi bulgularından ziyade totolojileri yansıtmasıdır.
Son dakika gelişmelerinden haberdar olmak için CoinFili.com’u Twitter‘da takip edin.
Son dakika gelişmelerinden haberdar olmak için CoinFili.com’u Twitter‘da takip edin.
