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Une matrice de corrélation est simplement un tableau qui affiche les coefficients de corrélation pour différentes variables. La matrice décrit la corrélation entre toutes les paires de valeurs possibles dans un tableau. Il s'agit d'un outil puissant pour résumer un grand ensemble de données et pour identifier et visualiser les modèles dans les données données.
- Comment trouvez-vous la matrice de corrélation?
- Qu'est-ce que l'exemple de matrice de corrélation?
- Pourquoi faire une matrice de corrélation?
- Comment interprétez-vous la corrélation à partir d'une matrice de corrélation?
Comment trouvez-vous la matrice de corrélation?
Comme il aide à identifier les modèles, la matrice de corrélation est utile dans la gestion des investissements, l'économie, la gestion des risques et les statistiques. De plus, la corrélation. Il est calculé comme (x (i) -mean (x)) * (y (i) -mean (y)) / ((x (i) -mean (x)) 2 * (y (i) -mean ( y)) 2.
Qu'est-ce que l'exemple de matrice de corrélation?
Exemple d'une matrice de corrélation
Chaque cellule du tableau montre la corrélation entre deux variables spécifiques. Par exemple, la cellule en surbrillance ci-dessous montre que la corrélation entre les «heures passées à étudier» et le «score d'examen» est 0.82, qui indique qu'ils sont fortement corrélés positivement.
Pourquoi faire une matrice de corrélation?
Une matrice de corrélation est utilisée pour résumer les données, comme entrée dans une analyse plus avancée, et comme diagnostic pour les analyses avancées. Les décisions clés à prendre lors de la création d'une matrice de corrélation comprennent: le choix de la statistique de corrélation, le codage des variables, le traitement des données manquantes et la présentation.
Comment interprétez-vous la corrélation à partir d'une matrice de corrélation?
La matrice de corrélation montre les valeurs de corrélation, qui mesurent le degré de relation linéaire entre chaque paire de variables. Les valeurs de corrélation peuvent se situer entre -1 et +1. Si les deux variables ont tendance à augmenter et à diminuer ensemble, la valeur de corrélation est positive.
