Что считает корреляция?

Корреляция – это статистический показатель, который измеряет степень взаимосвязи или взаимосвязанности между двумя или более переменными. Он позволяет определить, насколько сильно и каким образом переменные связаны между собой.

Корреляция может быть положительной или отрицательной. Положительная корреляция указывает на то, что при увеличении одной переменной, вторая переменная также увеличивается. Например, если мы анализируем связь между объемом продаж и объемом рекламных затрат, положительная корреляция будет указывать на то, что с увеличением объема рекламы возрастает и объем продаж.

В отличие от положительной, отрицательная корреляция указывает на обратную связь между переменными. То есть, при увеличении одной переменной, вторая переменная уменьшается. Например, в случае анализа связи между количеством выданных кредитов и уровнем долговой нагрузки, отрицательная корреляция будет означать, что более высокий уровень долговой нагрузки соответствует меньшему количеству выданных кредитов.

Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до 1. Значение 1 означает идеальную положительную корреляцию, а значение -1 – идеальную отрицательную корреляцию. Значение 0 указывает на отсутствие корреляции между переменными.

Обычно для измерения корреляции используют такие коэффициенты, как Пирсона или Спирмена. Коэффициент корреляции Пирсона измеряет линейную связь между переменными, тогда как коэффициент корреляции Спирмена оценивает монотонную связь, не обязательно линейную.

Корреляция играет важную роль в анализе данных, так как позволяет определить, есть ли зависимость между переменными, и насколько эта зависимость сильна. Это полезно при прогнозировании, определении факторов, влияющих на определенное явление или для построения моделей, предсказывающих поведение переменных на основе знания их взаимосвязи.