Съдържание:

Какъв тип корелация е показана в диаграмата на разсейване?
Какъв тип корелация е показана в диаграмата на разсейване?

Видео: Какъв тип корелация е показана в диаграмата на разсейване?

Видео: Какъв тип корелация е показана в диаграмата на разсейване?
Видео: Module 3 – Basic of Digital Forensics for the Prevention of Radicalization of Terrorims - PART 3 / 3 2024, Ноември
Anonim

За представяне на корелация между две се използва диаграма на разсейване променливи . Има два вида корелации: положителни и отрицателни. Променливи които са положително корелирани се движат в същата посока, докато променливи които са с отрицателна корелация се движат в противоположни посоки.

Съответно, как да определите дали има корелация в диаграмата на разсейване?

Корелация

  1. Положителна корелация: с увеличаването на една променлива се увеличава и другата. Височината и размерът на обувките са пример; с нарастването на височината се увеличава и размерът на обувката.
  2. Отрицателна корелация: когато една променлива се увеличава, другата намалява.
  3. Няма корелация: няма видима връзка между променливите.

коя диаграма на разсейване показва отрицателна корелация? Често виждаме модели или взаимоотношения в диаграми на разсейване . Когато променливата y има тенденция да се увеличава с нарастването на променливата x, казваме, че има положително корелация между променливите. Когато променливата y има тенденция да намалява с увеличаване на променливата x, казваме, че има a отрицателна корелация между променливите.

По същия начин, какви са различните видове корелация?

Видове корелация

  • Положителна корелация – когато стойността на една променлива се увеличава спрямо друга.
  • Отрицателна корелация – когато стойността на една променлива намалява спрямо друга.
  • Без корелация – когато няма линейна зависимост или няма връзка между двете променливи.

Как описвате диаграма на разсейване без корелация?

Ако има не привидна връзка между двете променливи, тогава има никаква корелация . Диаграмите на разсейване могат да бъдат интерпретирани, като се погледне посоката на линията на най-добро прилягане и колко далеч точките от данни лежат далеч от линията на най-добро прилягане.

Препоръчано: