Відмінності між двовимірною та частковою кореляцією

Біваріатна проти часткової кореляції

У статистиці існує два типи кореляцій: біваріантна кореляція та часткова кореляція. Кореляція стосується ступеня та спрямованості асоціацій змінних явищ - це в основному наскільки добре можна передбачити одне від іншого. Дві змінні діляться на взаємозв'язок; це може бути негативним, позитивним або криволінійним. Він вимірюється і виражається за допомогою числових шкал. Кореляції є позитивними, коли їх значення разом зростають, а коли їх значення зменшуються, стають негативними. У кореляції є три можливі значення: 1 - для ідеального позитивного співвідношення; 0 представляє, що немає кореляції; і -1 - для ідеального від'ємного співвідношення. Ці значення показують, наскільки хороша кореляція.

Існує два типи кореляцій: біваріантна та часткова кореляція. Біваріантна кореляція стосується аналізу двох змінних, які часто позначаються як X і Y - головним чином з метою визначення емпіричного співвідношення, яке вони мають. З іншого боку, часткова кореляція вимірює ступінь між двома випадковими змінними, при цьому ефект набору керуючих випадкових змінних видалений.

Види кореляцій

Біваріантне співвідношення є корисним у простих тестуваннях гіпотез щодо асоціації та причинності. Він зазвичай використовується для того, щоб побачити, чи змінні пов'язані одна з одною - зазвичай він вимірює, як ці дві змінні змінюються разом разом. Мета біваріантного аналізу поза описовим; це коли одночасно досліджуються множинні зв'язки між декількома змінними. Прикладом двовимірної кореляції є довжина та ширина предмета. Двохвильова кореляція допомагає зрозуміти і передбачити результат змінної Y, коли змінна X є довільною або коли будь-яку зі змінних важко виміряти. Для того, щоб можна було виміряти біваріантну кореляцію, можна провести різні тести, включаючи тест на відповідність продукту-моменту Пірсона, розсіювач і тест Кендалла тау-б. Результати випробувань цієї кореляції зазвичай відображаються у кореляційній матриці.

Часткова кореляція відноситься до зв'язку між двома змінними, коли усуваються ефекти однієї або декількох пов'язаних змінних. Найкраще його використовувати при множинній регресії. Це метод, який використовується для опису взаємозв'язку між двома змінними при одночасному вилученні ефектів іншої змінної або більше всередині співвідношення. Він збирає змінні, щоб можна було зробити висновок, що колективна поведінка є серед них. Часткове співвідношення корисно для виявлення помилкових відносин і виявлення прихованих відносин. Прикладом часткової кореляції є співвідношення між зростом і вагою, контролюючи вік.

Ультиматум

Різниця між двовимірною кореляцією та частковою кореляцією полягає в тому, що біваріантна кореляція використовується для отримання коефіцієнтів кореляції, в основному, описуючи міру взаємозв'язку між двома лінійними змінними, тоді як часткова кореляція використовується для отримання коефіцієнтів кореляції після керування однією або кількома змінними..

Підсумок:

1. У статистиці існує два типи кореляцій: біваріантна кореляція та часткова кореляція.

2. Кореляція стосується ступеня та спрямованості асоціацій змінних явищ - це в основному наскільки добре можна передбачити інше.

3. Існує два типи кореляцій: біваріантна та часткова кореляція. Біваріантна кореляція стосується аналізу двох змінних, які часто позначаються як X і Y - головним чином з метою визначення емпіричного співвідношення, яке вони мають.

4. З іншого боку, часткова кореляція вимірює ступінь між двома випадковими змінними, при цьому ефект набору керуючих випадкових змінних видалений.

5. Різниця між двовимірною кореляцією та частковою кореляцією полягає в тому, що біваріантна кореляція використовується для отримання коефіцієнтів кореляції, в основному описуючи міру взаємозв'язку між двома лінійними змінними, тоді як часткова кореляція використовується для отримання коефіцієнтів кореляції після керування однією або кількома змінними..