Relation de corrélation de ligne de tendance

chapitre 7: Corrélation

En savoir plus sur Minitab 18 Lorsque vous évaluez la relation entre deux variables, il est important de déterminer la relation entre les variables.

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Les relations linéaires sont les plus fréquentes, mais les variables peuvent aussi avoir une relation non linéaire ou monotone, comme illustré ci-dessous. Il est également possible qu'il n'existe aucune relation entre les variables.

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Vous devriez commencer par créer un nuage de points des variables pour évaluer leur relation. Une relation linéaire est une tendance dans les données modélisable par une ligne droite. Par exemple, supposons qu'une compagnie aérienne souhaite estimer l'impact du prix du carburant sur le coût des vols.

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Cette tendance décrit une relation linéaire entre le coût du carburéacteur et le coût du vol. Lorsqu'une variable augmente alors que l'autre diminue, il existe une relation linéaire négative.

Ils ne sont pas proches de la ligne, ce qui signifie que la relation est très faible, si relation il y a.

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Si une relation entre deux variables n'est pas linéaire, le taux d'augmentation ou de diminution peut changer lorsqu'une variable évolue, créant un "schéma en courbe" dans les données. Cette tendance en courbe pourrait éventuellement être mieux modélisée par une fonction non linéaire, telle qu'une fonction quadratique ou cubique, ou être transformée afin qu'elle soit linéaire.

A l'aide de méthodes de régression, on peut dégager la loi qui lie les deux grandeurs. Ce n'est qu'une approche, mais elle sera d'autant plus juste que la corrélation est forte. Les graphiques de dispersion peuvent être utilisés pour déterminer expérimentalement le lien entre deux phénomènes, par exemple la loi liant l'étirement d'un fil métallique en fonction de son diamètre, par exemple.

Cette relation illustre la raison pour laquelle il est important de représenter les données graphiquement, afin d'analyser tous les types de relations qui peuvent exister. Dans une relation linéaire, les variables se déplacent dans la même direction, à une vitesse constante. Cette relation est monotone, mais pas linéaire. Le coefficient de corrélation de Pearson pour ces données est 0, mais celui de la corrélation de Spearman est plus élevé, 0, Les relations linéaires sont également monotones.

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