A különbség a kétvállalkozások és a részleges korreláció között A különbség

Bivariát és részleges korreláció

A statisztikában kétféle korreláció létezik: a kétváltozós korreláció és a részleges korreláció. A korreláció a változó jelenségek összefüggésének mértékét és irányát jelenti - alapvetően azt, hogy milyen jól megjósolható a másik. Ez a két változó közötti kapcsolat; lehet negatív, pozitív vagy görbületi. Mérjük és kifejezzük numerikus skálákkal. A korrelációk pozitívak, ha értékeik együtt nőnek, és amikor értékük csökken, negatívvá válnak. Három lehetséges érték van korrelációban: 1 tökéletes pozitív korreláció; 0 azt jelenti, hogy nincs korreláció; és -1 a tökéletes negatív korrelációhoz. Ezek az értékek azt mutatják, mennyire jó a korreláció.

Kétféle korreláció létezik: a kétváltozós és a részleges korreláció. A kétváltozós korreláció az elemzés két változóra utal, amelyeket gyakran X és Y jelzéssel jelölnek - főként annak empirikus kapcsolatának meghatározására. Másrészről a részleges korreláció méri a két véletlen változó közötti fokozatot, és eltávolítja az ellenőrző véletlenszerű változók egy csoportját.

Korrelációs típusok

A kétváltozós korreláció hasznos az egyszerű hipotézisekben - az egyesülés és az oksági viszonyok tesztelésében. Általánosan használják annak megállapítására, hogy a változók egymáshoz kapcsolódnak-e, általában a két változó együtt változik együtt. A kétváltozós elemzés célja nem leíró jellegű; akkor a többváltozós többszörös kapcsolatot egyidejűleg vizsgáljuk. A kétvágányos korreláció egyik példája az objektum hossza és szélessége. A kétváltozós korreláció segít megérteni és megjósolni az Y változó eredményét, amikor az X változó tetszőleges, vagy ha egyik változó nehéz mérni. A kétváltozós korreláció mérésére különböző tesztek futhatnak, beleértve a Pearson-termék-momentum korrelációs tesztet, a szórásteret és a Kendall tau-b tesztét. E korreláció vizsgálati eredményei általában egy korrelációs mátrixban jelennek meg.

A részleges korreláció két változó közötti összefüggésre utal, amikor egy vagy több kapcsolódó változó hatásait eltávolítjuk. Leginkább a többszörös regresszióban használatos. Ez egy olyan módszer, amelyet a két változó közötti összefüggés leírására használunk, miközben egy másik változó vagy egy másik összefüggés hatásait vesszük szembe. Gyűjt össze változókat annak érdekében, hogy megállapíthassa, hogy köztük kollektív magatartás. A részleges korreláció hasznos a hamis kapcsolatok feltárásához és a rejtett kapcsolatok kimutatásához.A részleges korreláció egyik példája az egyén magassága és súlya közötti kapcsolat, miközben kontrolláljuk az életkorot.

Ultimatum

A kétváltozós korreláció és a részleges korreláció közötti különbség az, hogy a korrelációs együtthatók megszerzéséhez kétváltozós korrelációt alkalmazunk, alapvetően a két lineáris változó közötti kapcsolat mérésének leírására, míg a korrelációs korrelációt a korrelációs koefficiensek egy vagy több változóra.

Összefoglaló:

1. A statisztikában kétféle összefüggés létezik: a kétváltozós korreláció és a részleges korreláció.

2. A korreláció a változó jelenségek összefüggésének mértékét és irányát jelenti - alapvetően az, hogy milyen jól megjósolható a másik.

3. Kétféle összefüggés létezik: a kétváltozós és a részleges korreláció. A kétváltozós korreláció az elemzés két változóra utal, amelyeket gyakran X és Y jelzéssel jelölnek - főként annak empirikus kapcsolatának meghatározására.

4. Másrészről, a részleges korreláció méri a két véletlen változó közötti mértéket, és eltávolítja az ellenőrző véletlenszerű változók egy csoportját.

5. A kétváltozós korreláció és a részleges korreláció közötti különbség az, hogy a korrelációs koefficiensek kétváltozós korrelációt alkalmaznak, alapvetően a két lineáris változó közötti kapcsolat mérésének leírására, míg a korrelációs együtthatókat egy vagy több változó.