6 реальних прикладів кореляції

У статистиці кореляція є мірою лінійного зв’язку між двома змінними.

Значення коефіцієнта кореляції завжди між -1 і 1, де:

• -1 вказує на абсолютно негативну лінійну кореляцію між двома змінними
• 0 означає відсутність лінійної кореляції між двома змінними
• 1 вказує на абсолютно позитивну лінійну кореляцію між двома змінними

Наступні приклади ілюструють реальні сценарії негативної, позитивної та нульової кореляції між змінними.

Приклади негативної кореляції

Приклад 1: Час, витрачений на біг проти Підшкірний жир

Чим більше часу людина приділяє бігу, тим менше жиру в її тілі. Іншими словами, різна тривалість бігу та різний жир у тілі мають негативну кореляцію. У міру того, як час бігу збільшується, жир в організмі зменшується.

Якщо ми створимо точкову діаграму часу, витраченого на біг, і жиру в організмі, це може виглядати так:

Приклад 2: Час, витрачений на перегляд телевізора, порівняно з результатами іспиту

Чим більше часу студент проводить перед телевізором, тим нижчими є його результати тестування. Іншими словами, різний час, проведений перед телевізором, і різний бал на іспитах мають негативну кореляцію. Зі збільшенням часу, проведеного перед телевізором, результати тестів падають.

Якщо ми створимо точкову діаграму часу, витраченого на перегляд телевізора, і результатів тестів, це може виглядати так:

Приклади позитивної кореляції

Приклад 1: Зріст проти вага

Кореляція між зростом і вагою людини, як правило, позитивна. Іншими словами, вищі люди також мають тенденцію мати більшу вагу.

Якщо ми створимо діаграму розсіювання зросту/ваги, вона може виглядати так:

Приклад 2: Температура проти Продаж морозива

Кореляція між температурою та загальним продажем морозива позитивна. Іншими словами, коли на вулиці тепліше, загальний обсяг продажів морозива компаніями зазвичай зростає, оскільки більше людей купують морозиво, коли спекотно.

Якщо ми створимо діаграму розсіювання між температурою та продажами морозива, це може виглядати так:

Немає прикладів кореляції

Приклад 1: Споживання кави проти інтелекту

Кількість спожитої людиною кави та рівень її IQ не мають нульової кореляції. Іншими словами, знання того, скільки кави випиває людина, не дає нам уявлення про рівень її IQ.

Якщо ми створимо діаграму розсіювання щоденного споживання кави в порівнянні з рівнем IQ, це може виглядати так:

Приклад 2: розмір взуття по відношенню до переглянутих фільмів

Розмір взуття людей і кількість фільмів, які вони дивляться на рік, не мають нульової кореляції. Іншими словами, знання розміру взуття людини не дає нам уявлення про те, скільки фільмів вона дивиться на рік.

Якщо ми створимо точкову діаграму залежності розміру взуття від кількості переглянутих фільмів, це може виглядати так:

Додаткові ресурси

Що вважається «слабкою» кореляцією?
Що вважається «сильною» кореляцією?
Кореляція vs. асоціація: яка різниця?