Korrelasiya Koeffisiyentini Hesablayıcı
İki ədəd siyahısı arasında Pearson's r hesabla.
Yazdığınız zaman nəticələr yenilənir.
Bu hesablayıcı haqqında
Pearson’s correlation coefficient (r) is a measure of the strength and direction of the linear relationship between two variables, ranging from −1 (perfect negative) through 0 (no linear relationship) to +1 (perfect positive). It is found by dividing the covariance of x and y by the product of their standard deviations, which standardizes the result into that fixed −1 to +1 range. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. It needs at least two pairs, and the result is plotted with its best-fit line. The calculator needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes. The calculator needs at least two pairs, and the result is undefined.Worked example:Enter paired x and y values in the same order; the two lists must have the same number of values. The calculator returns r, the coefficient of determination r², the covariance, and the least-squares regression line (slope and intercept), plus a plain-English reading of the strength, and plots the data with its best-fit line.Worked example: for x = 1, 2, 3, 4, 5 and y = 2, 4, 5, 4, 6 the points trend upward together, giving r ≈ 0.85 — a strong positive correlation — and r² ≈ 0.73, meaning about 73% of the variation in y is explained by a straight-line relationship with y.Worked example: for x = 1, 2, 3, 4, 5 and y = 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29
Tez-tez soruşulan suallar
Korrelasiya koeffisiyentinin məni nə xəbər verir?
Bu iki dəyişənin düz xəttdə bir-birinə nə qədər yaxın olduğunu təyin edir. +1 və -1 yaxın dəyərlər güclü xətti əlaqəni, 0 yaxın dəyərlər isə az ya da xətti əlaqəni göstərmir. İşarə əlaqənin istiqamətini göstərir.
Korrelasiya səbəbi deməkdirmi?
Xeyr. Yüksək korelyasiya iki dəyişəni bir-biri ilə birləşdirir, lakin bir dəyişənin digərinə səbəb olduğunu göstərmir. Gizli üçüncü faktor, ya da təsadüf, səbəb əlaqəsi olmadan güclü korelyasiya yarada bilər.
R2 nədir?
R² korelyasiya koeffisiyentinin kvadratıdır. Bu y-də dəyişikliyin x ilə düz xətt əlaqəsi ilə izah edilən nisbətidir - 0.8-lik bir r 0.64-lük bir R² verir, bu da dəyişikliyin 64% -i hesablanır.
Nə güclü korelyasiya hesab olunur?
Təxminən 0.3-dən aşağı olan mütləq r zəifdir, 0.3-dən 0.5-ə qədər orta, 0.5-dən 0.7-yə qədər orta-dən-güclü və 0.7-dən yuxarı güclüdür. Bu hesablayıcı sizin üçün gücün etiketini verir, lakin məntiqi kəsişmə sahəyə görə dəyişir.
Mənfi korelyasiya nə deməkdir?
Mənfi r dəyişənlərin əks istiqamətdə hərəkət etdiyini bildirir: biri yüksəldikcə digəri aşağı düşməyə meylli olur. -0.9-un r-i +0.9-un güclü cütləşməsi kimidir, yalnız istiqamətdə əksdir.
Korrelasiya və kovariansın fərqi nədir?
Kovarians iki dəyişənin birgə necə dəyişdiyini ölçür, lakin onun böyüklüyü onların vahidlərinə bağlıdır, buna görə də onu təfsir etmək çətindir. Pearson's r, onu vahidsiz -1'dən +1'ə qədər aralığa yenidən ölçən iki standart sapma ilə bölünən kovariansdır.
Reqressiya xətti korelyasiyaya necə bağlıdır?
Ən kiçik kvadrat regressiya xətti nöqtələri ən yaxşı uyğunlaşdıran düz xəttdir və onun əyriliyi r ilə şəklini bölüşür. Korrelasiya nöqtələrin xətti nə qədər sıx bağladığını sizə bildirir, r² isə xəttin izah etdiyi dəyişikliyin payını verir.
API — bu hesablayıcını koddan istifadə et
Bu hesablayıcını pulsuz JSON son nöqtəsi kimi çağır - açar lazım deyil. Aşağıdakı sahənin dəyərlərini sorğu parametrləri və ya JSON olaraq göndər. Əks təqdirdə, səhifənin əvvəlcədən doldurulduğu ön qurğulu parametrlər istifadə ediləcəkdir. Namə'lum parametrlər 400-dür, heç vaxt səssiz sıfır deyil. API sənədlərini oxu →
Son nöqtəsi
GET https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/curl
curl "https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?x=1, 2, 3, 4, 5&y=2, 4, 5, 4, 6"JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?" + new URLSearchParams({
"x": "1, 2, 3, 4, 5",
"y": "2, 4, 5, 4, 6"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);Bu nəticələr yalnız ümumi məsləhət üçün hesablamalardır, maliyyə, tibbi və ya vergi məsləhətləri deyil.