变量之间缺乏相关性的 4 个例子
在统计学中，相关性是两个变量之间线性关系的度量。
相关系数的值始终介于 -1 和 1 之间，其中：
- -1 表示两个变量之间完全负线性相关
- 0 表示两个变量之间不存在线性相关
- 1 表示两个变量之间存在完全正线性相关
如果两个变量的相关性为零，则表明它们不以任何方式相关。换句话说，知道一个变量的值让我们不知道另一个变量的值可能是什么。
如果我们创建两个相关性为零的变量的散点图，则图中将没有清晰的模式：
不相关的例子
以下示例说明了两个变量没有相关性的场景。
示例 1：咖啡消耗量与智力
个人消耗的咖啡量与其智商水平的相关性为零。换句话说，知道一个人喝了多少咖啡并不能让我们了解他们的智商水平。
如果我们创建每日咖啡消耗量与智商水平的散点图，它将如下所示：
示例 2：身高和测试分数
学生的身高与其平均考试成绩的相关性为零。换句话说，了解一个人的身高并不能让我们了解他们的平均考试成绩。
如果我们创建一个代表身高与平均考试成绩的散点图，它将如下所示：
示例 3：鞋码和观看的电影
个人的鞋码和他们每年观看的电影数量的相关性为零。换句话说，知道一个人的鞋码并不能让我们知道他们每年看了多少部电影。
如果我们创建鞋子尺寸与观看电影数量的散点图，它将如下所示：
示例 4：体重和收入
个人体重与其年收入零相关。换句话说，知道一个人的体重并不能让我们知道他们的年收入可能是多少。
如果我们创建一个体重/收入散点图，它将如下所示：
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关于作者
本杰明·安德森博
大家好，我是本杰明，一位退休的统计学教授，后来成为 Statorials 的热心教师。 凭借在统计领域的丰富经验和专业知识，我渴望分享我的知识，通过 Statorials 增强学生的能力。了解更多