相關性
統計學入門
George Boorman
Curriculum Manager, DataCamp
兩變數之間的關係
皮爾森相關係數
Karl Pearson 於 1896 年發表!
量化兩個變數關係的強度
介於
負一
到
一
的數字
絕對值對應關係強度
正負號(+ 或 -)對應關係方向
1
https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.1896.0007
線性關係
線性=自變數與依變數成比例變化
數值=關係強度
0.99(非常強的關係)
數值=關係強度
0.99(非常強的關係)
0.75(強關係)
數值=關係強度
0.56(中等關係)
數值=關係強度
0.56(中等關係)
0.21(弱關係)
數值=關係強度
0.04(無關係)
知道
x
的值,對
y
沒有任何資訊
正負號=方向
0.75:x 增加,y 也增加
-0.75:x 增加,y 減少
健身房費用 vs. 水價
加入趨勢線
預期壽命 vs. 瓶裝水價格
相關性不等於因果關係
提高水價會讓預期壽命上升嗎?
相關性不等於
因果
1
Image credit: https://unsplash.com/@micheile; https://unsplash.com/@jon_chng
混雜變數(confounders)
還有什麼可能影響壽命?
經濟強勁的國家,瓶裝水較貴
這些國家通常可獲得高品質醫療
經濟
的強弱可能是
混雜變數
混雜變數未被量測,但可能影響我們變數間的關係
一起來練習吧!
統計學入門
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