Pearson 상관 계수를 수동으로 계산하는 방법

피어슨 상관 계수는 두 변수 사이의 선형 연관성을 측정합니다.

항상 -1과 1 사이의 값을 취합니다. 여기서:

• -1은 두 변수 사이의 완벽한 음의 선형 상관 관계를 나타냅니다.
• 0은 두 변수 사이에 선형 상관관계가 없음을 나타냅니다.
• 1은 두 변수 사이의 완벽한 양의 선형 상관 관계를 나타냅니다.

r 로 표시되는 Pearson 상관 계수를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

이 튜토리얼에서는 다음 데이터 세트에 대한 Pearson 상관 계수를 수동으로 계산하는 방법에 대한 단계별 예를 제공합니다.

1단계: X와 Y의 평균 계산

먼저 X와 Y 값의 평균을 계산합니다.

2단계: 평균 간의 차이 계산

다음으로, 각 개별 값 X와 Y의 차이와 해당 평균을 계산합니다.

3단계: 나머지 값 계산

다음으로 Pearson 상관 계수 공식을 완성하는 데 필요한 나머지 값을 계산합니다.

4단계: 합계 계산

다음으로 마지막 세 열의 합계를 계산합니다.

5단계: Pearson 상관 계수 계산

이제 이전 단계의 합계를 Pearson 상관 계수 공식에 연결하면 됩니다.

피어슨 상관계수는 0.947 로 나타났습니다.

이 값은 1에 가까우므로 X와 Y가 강한 양의 상관관계를 갖고 있음을 나타냅니다.

즉, X 값이 증가하면 Y 값도 예측 가능성이 높은 방식으로 증가합니다.

추가 리소스

피어슨 상관 계수 소개
상관 계수에 대한 신뢰 구간을 찾는 방법