Положительная корреляция против обратной корреляции: обзор
В области статистики корреляция описывает отношения между двумя переменными. Переменные коррелируются, если за изменением одного следует изменение другого. Корреляция показывает, являются ли отношения положительными или отрицательными и насколько сильны отношения. Положительная корреляция описывает отношения между двумя переменными, которые изменяются вместе, в то время как обратная корреляция описывает отношения между двумя переменными, которые изменяются в противоположных направлениях. Обратная корреляция иногда называется отрицательной корреляцией, которая описывает тот же тип отношений между переменными.
Ключевые вынос
- Положительная корреляция существует, когда две связанные переменные движутся в одном и том же направлении. Обратная корреляция существует, когда две связанные переменные движутся в противоположном направлении. Корреляция не обязательно подразумевает причинно-следственную связь, поскольку другие факторы могут влиять на направление.
Положительное соотношение
Когда две связанные переменные движутся в одном и том же направлении, их отношения являются положительными. Эта корреляция измеряется коэффициентом корреляции (r). Когда r больше 0, оно положительно. Когда r равно +1, 0, существует идеальная положительная корреляция. Примеры положительных корреляций встречаются в повседневной жизни большинства людей. Чем больше денег потрачено на рекламу, тем больше клиентов покупают у компании. Поскольку это часто трудно измерить, коэффициент корреляции, вероятно, будет меньше +1, 0. Более сильная корреляция будет существовать с тем, что чем больше часов работает сотрудник, тем больше будет зарплата этого сотрудника.
Корреляция подходит для анализа взаимосвязи между значимыми количественными данными.
Обратная корреляция
Когда две связанные переменные движутся в противоположных направлениях, их отношения отрицательны. Когда коэффициент корреляции (r) меньше 0, он является отрицательным. Когда r равен -1, 0, существует идеальная отрицательная корреляция. Обратные корреляции описывают два фактора, которые колеблются относительно друг друга. Примерами могут служить уменьшение банковского баланса по сравнению с ростом привычек расходов и уменьшение пробега бензина по сравнению с увеличением средней скорости движения. Одним из примеров обратной корреляции в мире инвестиций является соотношение между акциями и облигациями. Поскольку цены на акции растут, рынок облигаций имеет тенденцию к снижению, так же, как рынок облигаций преуспевает, когда акции не справляются.
Особое внимание
Важно понимать, что корреляция не обязательно подразумевает причинно-следственную связь. Переменные A и B могут подниматься и падать вместе, или A может повышаться при падении B. Однако не всегда верно, что рост одного фактора напрямую влияет на рост или падение другого. И то, и другое может быть вызвано лежащим в основе третьим фактором, таким как цены на товары, или очевидная связь между переменными может быть совпадением.
Например, число людей, подключенных к Интернету, увеличивается с момента его создания, и цена на нефть в целом за тот же период выросла. Это положительная корреляция, но два фактора почти наверняка не имеют значимой связи. То, что население интернет-пользователей и цены на нефть выросли, скорее всего, совпадение.
