双变量和偏相关之间的差异

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双变量偏相关

在统计学中,有两种类型的相关性:二元相关性和偏相关性。相关性是指变量现象的关联程度和方向——基本上是可以从另一个中预测一个的程度。它是两个变量共享的关系;它可以是负的、正的或曲线的。它使用数字标度来测量和表示。当它们的值一起增加时相关性是正的,当它们的值减少时它们变成负相关。相关性中存在三个可能的值:1 表示完全正相关;0 代表没有相关性;-1 表示完全负相关。这些值表明相关性有多好。

有两种类型的相关性:二元相关性和偏相关性。双变量相关是指对两个变量的分析,通常表示为 X 和 Y——主要是为了确定它们之间的经验关系。另一方面,偏相关衡量两个随机变量之间的程度,其中去除了一组控制随机变量的影响。

相关类型

双变量相关性有助于简单的假设检验——关联和因果关系的检验。它通常用于查看变量是否彼此相关——通常它测量这两个变量如何同时一起变化。双变量分析的目的是无法描述的;它是同时检查多个变量之间的多个关系。双变量相关的一个例子是长度和物体的宽度。当 X 变量是任意的或任一变量难以测量时,双变量相关有助于理解和预测 Y 变量的结果。为了能够测量二元相关性,可以运行不同的测试,包括 Pearson 积矩相关性测试、散点图和 Kendall tau-b 。这种相关性的测试结果通常显示在相关性矩阵中。

偏相关是指去除一个或多个相关变量的影响后,两个变量之间的关系。它最适合用于多元回归。它是一种用于描述两个变量之间的关系,同时去除关系中另一个或多个变量的影响的方法。它收集变量以便能够得出结论,即集体行为就在其中。偏相关对于发现虚假关系和检测隐藏关系也很有用。偏相关的一个例子是一个人的身高和体重之间的关系,同时控制年龄。

最后通牒

二元相关与偏相关的区别在于,二元相关是用来求相关系数的,基本上是描述两个线性变量之间关系的度量,而偏相关是用来求得一个或多个变量控制后的相关系数。

概括:

  1. 在统计学中,有两种类型的相关性:二元相关性和偏相关性。

  2. 相关性是指变量现象的关联程度和方向——基本上是可以从另一个中预测一个的程度。

  3. 有两种类型的相关性:二元相关性和偏相关性。双变量相关是指对两个变量的分析,通常表示为 X 和 Y——主要是为了确定它们之间的经验关系。

  4. 另一方面,偏相关衡量两个随机变量之间的程度,其中去除了一组控制随机变量的影响。

  5. 二元相关与偏相关的区别在于,二元相关是用来求相关系数的,基本上描述了两个线性变量之间关系的度量,而偏相关是用来求得一个或多个变量控制后的相关系数。

 

分博士