相关性
统计学入门
George Boorman
Curriculum Manager, DataCamp
两个变量之间的关系
皮尔逊相关系数
由 Karl Pearson 于 1896 年发表!
量化两个变量间关系的强度
数值介于
负一
到
一
之间
绝对值大小对应关系强度
符号(+ 或 -)对应关系方向
1
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.1896.0007
线性关系
线性 = 自变量与因变量成比例变化
数值 = 关系强度
0.99(关系极强)
数值 = 关系强度
0.99(关系极强)
0.75(关系强)
数值 = 关系强度
0.56(关系中等)
数值 = 关系强度
0.56(关系中等)
0.21(关系弱)
数值 = 关系强度
0.04(无关系)
知道
x
的值对
y
毫无信息
符号 = 方向
0.75:x 增加时,y 增加
-0.75:x 增加时,y 减少
健身房费用 vs 水价
添加趋势线
预期寿命 vs 瓶装水价格
相关性不等于因果关系
提高水价会导致预期寿命上升吗?
相关性不等于
因果关系
1
Image credit: https://unsplash.com/@micheile; https://unsplash.com/@jon_chng
混杂变量
还有哪些因素可能影响预期寿命?
经济强的国家水价更高
这些国家通常可获得高质量医疗
经济
强度可能是一个
混杂变量
混杂变量未被测量,但可能影响我们变量间的关系
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统计学入门
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