상관관계
통계학 입문
George Boorman
Curriculum Manager, DataCamp
두 변수 간의 관계
피어슨 상관계수
1896년 Karl Pearson이 발표했습니다!
두 변수 간 관계의 강도를 수치화합니다
마이너스 1
에서
1
사이의 수입니다
절댓값이 클수록 관계가 강합니다
부호(+/−)는 관계의 방향을 나타냅니다
1
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.1896.0007
선형 관계
선형 = 종속·독립변수 간 비례적 변화
값 = 관계의 강도
0.99 (매우 강한 관계)
값 = 관계의 강도
0.99 (매우 강한 관계)
0.75 (강한 관계)
값 = 관계의 강도
0.56 (중간 정도의 관계)
값 = 관계의 강도
0.56 (중간 정도의 관계)
0.21 (약한 관계)
값 = 관계의 강도
0.04 (관계 없음)
x
값을 알아도
y
에 대해 아무것도 알 수 없습니다
부호 = 방향
0.75: x가 증가하면 y도 증가
-0.75: x가 증가하면 y는 감소
헬스장 비용 vs 생수 가격
추세선 추가하기
기대수명 vs 생수 가격
상관관계 ≠ 인과관계
물가를 올리면 기대수명이 증가할까요?
상관관계는
인과관계
가 아닙니다
1
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교란변수
기대수명에 영향을 주는 다른 요인은 무엇일까요?
생수는 경제가 강한 국가에서 더 비쌉니다
이런 국가는 보통 고품질 의료에 접근할 수 있습니다
경제
의 강도는
교란변수
일 수 있습니다
교란변수는 측정하지 않았지만 두 변수의 관계에 영향을 줄 수 있습니다
연습해 봅시다!
통계학 입문
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