رابطي وارو عمل

نمبرن جي ٻن سٽن جي وچ ۾ پيرسن جو r ڳڻيو.

مھمان کي ڪام يا جاءِ ڇڏي ڏيو.
X جي قدرن وانگر ڳڻپ هجڻ گھرجي.
رابطو —
R² (پاڻ ٺاھيو) —
طاقت —
ڪوويريانس —
رگريشن —
رگريشن —
جوڙو —

نتيجا جئن توھان لکندا آھيو تئن اپڊيٽ ٿيندا آھن.

ھن ڳڻپيوڪر بابت

is the coefficient of determination of the correlation between two variables. It is used to determine the correlation between two variables. The coefficient of determination is defined as the ratio of the values of the two variables to the values of the other variables. The coefficient of determination is defined as the ratio of the values of the two variables to the values of the other variables. The coefficient of determination is defined as the ratio of the values of the two variables to the values of the other variables. Worked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked example: WorkedWorked

گھڻا پڇيل سوال

رابطي جي کواڊڪٽ مون کي ڇا ٻڌائي ٿي؟

اهو ٻن متغیرن کي سڌي لائين ۾ گڏجي هلڻ جي ويجهو کي ماپيندو آھي. +1 يا -1 جي ويجهو قدر مضبوط لائينري تعلق جو اشارو ڏين ٿا، جڏهن ته 0 جي ويجهو قدر ٿوري يا ڪا به لائينري رابطي جو اشارو ڏين ٿا. نشان تعلق جي سمت ڏيکاري ٿو.

ڇا correlation جو مطلب سببيت آهي؟

نه. هڪ اعلي تعلق ٻن تبديلين کي گڏجي هلڻ ڏيکاري ٿو پر نه ته هڪ ٻئي سبب آهي. هڪ لڪايل ٽيون عنصر، يا خالص اتفاق، ڪو سبب رابطي سان مضبوط تعلق ٺاهي سگهي ٿو.

R² ڇا آھي؟

R2 رابطي جي کوايفائيٽر جو مربع آهي. اهو y ۾ تبديلي جو حصو آهي جيڪو x سان هڪ لائنري تعلق سان بيان ڪيو ويو آهي - هڪ r جي 0.8 هڪ R2 جي 0.64 کي ڏئي ٿو، جنهن جو مطلب آهي ته تبديلي جو 64% حساب ۾ آيو آهي.

ڇا کي مضبوط تعلق چئجي ٿو؟

هڪ سخت رهنمائي جي طور تي، 0.3 کان هيٺ هڪ مڪمل r ضعيف آهي، 0.3 کان 0.5 وچولي، 0.5 کان 0.7 وچولي- کان مضبوط ۽ 0.7 کان وڌيڪ مضبوط. هي حساب ڪتاب توهان جي لاءِ طاقت جو نشان لڳائي ٿو، پر منطقي ڪٽ آفس شعبي جي مطابق مختلف آهن.

منفي تعلق جو مطلب ڇا آھي؟

منفي r جو مطلب آهي ته متغیر مخالف طرفن ۾ هلندا آهن: جيئن ته هڪ مٿي وڃي ٿو ته ٻيو هيٺ وڃي ٿو. r جي -0.9 جي برابر هڪ خطي تعلق +0.9 جي برابر آهي، صرف سمت ۾ ڦيرڦار آهي.

رابطي ۽ ڪوووارنس جي وچ ۾ فرق ڇا آهي؟

پيرسن جو آر (r) ٻن معياري ڌار ڌار سان ورهائيندڙ ڪووارياليت آهي، جيڪو ان کي −1 کان +1 تائين يونٽ-آزاد رينج ۾ وري ماپيندو آهي.

رگريشن لائين ڪيئن تعلق رکي ٿي؟

گھٽ- مربع واري رگريشن لائين سڌي لائين آھي جيڪا نقطن کي تمام چڱي طرح ٺاھيندي آھي، ۽ ان جو اونچائي r سان گڏ ان جي نشان کي ونڊ ڪري ٿي. تعلق توھان کي ٻڌائي ٿو ته نقطا ان لائين کي ڪيترو سخت پڪڙيندا آھن، جڏھن ته r² تغير جو حصو ڏي ٿو جنھن کي لائين بيان ڪري ٿي.

ڳڻپيوڪر

معياري ڊيسڪ وچولي، ميڊين، موڊ ڳڻپيوڪر سيڪڙو ڳڻپيوڪر

❤️ پيار Calculator.Free? حصيداري ڪريو

𝕏  X Facebook Reddit
API — ڪوڊ مان هيءَ ڳڻپيوڪر استعمال ڪريو

ھن حساب ڪتاب کي مفت JSON آخر واري نقطي طور سڏيو - ڪوبه ڪوڊ نه گھرجي. ھيٺ ڏنل ميدان جي قدرن کي سوال جي پاراميٽرن يا JSON طور موڪليو. پورو API دوکو پڙهو →

آخر وارو نقطو

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);

نتيجا صرف عام رهنمائي لاءِ اندازا آهن، نه مالي، طبي يا ٽيڪس صلاحون.