상관관계 분석 편집하기

IT위키

경고: 로그인하지 않았습니다. 편집을 하면 IP 주소가 공개되게 됩니다. 로그인하거나 계정을 생성하면 편집자가 사용자 이름으로 기록되고, 다른 장점도 있습니다.

편집을 취소할 수 있습니다. 이 편집을 되돌리려면 아래의 바뀐 내용을 확인한 후 게시해주세요.

최신판 당신의 편집
8번째 줄: 8번째 줄:
* 강도
* 강도
** 상관관계의 강하고 약하고의 정도
** 상관관계의 강하고 약하고의 정도
** 강한 상관관계일수록 공분산, 또는 상관계수의 크기가 큼
** -1 ~ +1의 상관계수에서 +1 또는 -1에 가까우면 강한 상관관계, 0에 가까우면 음의 상관관계
** 약한 상관관계일수록 공분산, 또는 상관계수의 크기가 작음


== 공분산과 [[상관계수]] ==
== 상관계수 ==
=== [[공분산]] ===
Covariance
2개의 변수 사이의 상관 정도로, 범위의 영향을 크게 받음
* COV(X,Y) = E(X-μ<sub>x</sub>)(Y-μ<sub>y</sub>)
* 양의 상관이면 공분산이 +로 점점 더 커짐
* 음의 상관이면 공분산이 -로 점점 더 작아짐
* 상관이 없으면 0에 가까움
* 범위의 영향이 적도록 표준화한 것이 상관계수
 
=== [[상관계수]] ===
Correlation Coefficient
Correlation Coefficient
* 일반적으로 -1 ~ +1까지의 범위로 나타남
* 일반적으로 -1 ~ +1까지의 범위로 나타남
** 표본 상관계수: [[피어슨 상관계수]]
** 1인 경우: 완벽한 양의 상관관계
* 1인 경우: 완벽한 양의 상관관계
** -1인 경우: 완벽한 음의 상관관계
* -1인 경우: 완벽한 음의 상관관계
** 0인 경우: 상관관계가 없음
* 0인 경우: 상관관계가 없음
* 예시
** [[피어슨 상관계수]]


== 변수의 수 ==
== 변수의 수 ==
IT위키에서의 모든 기여는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 라이선스로 배포된다는 점을 유의해 주세요(자세한 내용에 대해서는 IT위키:저작권 문서를 읽어주세요). 만약 여기에 동의하지 않는다면 문서를 저장하지 말아 주세요.
또한, 직접 작성했거나 퍼블릭 도메인과 같은 자유 문서에서 가져왔다는 것을 보증해야 합니다. 저작권이 있는 내용을 허가 없이 저장하지 마세요!
취소 편집 도움말 (새 창에서 열림)