Correlation

R में Statistics परिचय

Maggie Matsui

Content Developer, DataCamp

दो वैरिएबल के बीच संबंध

स्तनधारियों की नींद की आदतों का स्कैटर प्लॉट, जिसमें प्रति दिन कुल नींद बनाम प्रति दिन REM नींद दिखाई गई है

x = explanatory/independent वैरिएबल
y = response/dependent वैरिएबल

Correlation coefficient

दो वैरिएबल के बीच linear संबंध को मापता है
मान -1 और 1 के बीच
परिमाण = संबंध की strength
चिह्न (+ या -) = संबंध की दिशा

Magnitude = संबंध की strength

0.99 (बहुत मजबूत संबंध)

बिंदु एक अदृश्य रेखा के बहुत पास वाले स्कैटरप्लॉट

Magnitude = संबंध की strength

0.99 (बहुत मजबूत संबंध)

बिंदु एक अदृश्य रेखा के बहुत पास वाले स्कैटरप्लॉट

0.75 (मजबूत संबंध)

बिंदु अदृश्य रेखा से थोड़े दूर वाला स्कैटरप्लॉट

Magnitude = संबंध की strength

0.56 (मध्यम संबंध)

बिंदु अदृश्य रेखा से और दूर वाला स्कैटरप्लॉट

Magnitude = संबंध की strength

0.56 (मध्यम संबंध)

बिंदु अदृश्य रेखा से और दूर वाला स्कैटरप्लॉट

0.21 (कमज़ोर संबंध)

बिंदु लगभग पूरी तरह यादृच्छिक बिखरे हुए दिखते हैं वाला स्कैटरप्लॉट

Magnitude = संबंध की strength

0.04 (कोई संबंध नहीं)

बिंदु पूरी तरह यादृच्छिक बिखरे हुए दिखते हैं वाला स्कैटरप्लॉट

x का मान जानने से y के बारे में कुछ नहीं पता चलता

Sign = दिशा

0.75: जैसे `x` बढ़े, `y` बढ़े

स्कैटरप्लॉट जहाँ x बढ़ने पर y बढ़ता है

-0.75: जैसे `x` बढ़े, `y` घटे

स्कैटरप्लॉट जहाँ x बढ़ने पर y घटता है

संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन

ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point()

स्कैटरप्लॉट जहाँ x बढ़ने पर y घटता है

ट्रेंडलाइन जोड़ना

ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point() +

  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

ट्रेंडलाइन सहित स्कैटरप्लॉट जहाँ x बढ़ने पर y घटता है

Correlation की गणना

cor(df$x, df$y)

-0.7472765

cor(df$y, df$x)

-0.7472765

Missing values के साथ correlation

df$x

-3.2508382  -9.1599807   3.4515013   4.1505899          NA   11.9806140   ...

cor(df$x, df$y)

NA

cor(df$x, df$y, use = "pairwise.complete.obs")

-0.7471757

Correlation निकालने के कई तरीके

इस कोर्स में: Pearson product-moment correlation ($r$)
- सबसे आम
- $\bar{x} =$ x का mean

$$ r =\frac{\sum ^n _{i=1}(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum ^n _{i=1}(x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum ^n _{i=1}(y_i - \bar{y})^2}} $$

इस formula के रूपांतर:
- Kendall's tau
- Spearman's rho

अभ्यास करते हैं!

R में Statistics परिचय

Correlation

दो वैरिएबल के बीच संबंध

Correlation coefficient

Magnitude = संबंध की strength

0.99 (बहुत मजबूत संबंध)

Magnitude = संबंध की strength

0.99 (बहुत मजबूत संबंध)

0.75 (मजबूत संबंध)

Magnitude = संबंध की strength

0.56 (मध्यम संबंध)

Magnitude = संबंध की strength

0.56 (मध्यम संबंध)

0.21 (कमज़ोर संबंध)

Magnitude = संबंध की strength

0.04 (कोई संबंध नहीं)

Sign = दिशा

0.75: जैसे x बढ़े, y बढ़े

-0.75: जैसे x बढ़े, y घटे

संबंधों का विज़ुअलाइज़ेशन

ट्रेंडलाइन जोड़ना

Correlation की गणना

Missing values के साथ correlation

Correlation निकालने के कई तरीके

अभ्यास करते हैं!

0.75: जैसे `x` बढ़े, `y` बढ़े

-0.75: जैसे `x` बढ़े, `y` घटे