مۇناسىۋەتلىك نىسبەتنى ھېسابلىغۇچ
ئىككى سان تىزىملىكى ئارىسىدا Pearson's r نى ھېسابلايدۇ.
سىز كىرگۈزۈۋاتقاندا نەتىجە يېڭىلىنىدۇ.
بۇ ھېسابلىغۇچ ھەققىدە
is a metric used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the correlation between two variables. The Pearson’s correlation coefficient (r) is a metric used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables. It is used to measure the strength of a linear relationship between two variables.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:Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order; the two lists must have the same number of values.Worked example:Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order;Enter paired x and y values in the same order
كۆپ سورالغان سوئاللار
بۇ يەردە مەن نېمە دېمەكچى؟
ئۇ ئىككى ئۆزگىرىشلىكنىڭ توغرا سىزىق بويىچە بىر-بىرىگە قانچىلىك يېقىن بولغانلىقىنى كۆرسىتىدۇ. +1 ياكى -1 گە يېقىن بولغان قىممەت كۈچلۈك سۈرەتلىك مۇناسىۋەتنى كۆرسىتىدۇ، 0 گە يېقىن بولغان قىممەت سۈرەتلىك مۇناسىۋەتنىڭ ئاز ياكى يوقلۇقىنى كۆرسىتىدۇ. بەلگىسى مۇناسىۋەتنىڭ يولىنى كۆرسىتىدۇ.
بۇ دەلىللەر دەلىللىكمۇ؟
ئۇنداق ئەمەس. يۇقىرى مۇناسىۋەت ئىككى ئۆزگىرىشچاننىڭ بىر- بىرىگە ماسلىشىپ مېڭىشىنى كۆرسىتىدۇ، لېكىن بىرىنىڭ يەنە بىرىنى پەيدا قىلىشىنى كۆرسىتىپ بەرمەيدۇ. يوشۇرۇن ئۈچىنچى بىرلىك ياكى تەقدىرداشلىق كۈچلۈك مۇناسىۋەتنى پەيدا قىلىشقا پايدىلىق.
R² نېمە؟
R2 نىڭ ئىككىنچى قىممىتى korelation coefficient نىڭ ئىككىنچى قىممىتى. بۇ x بىلەن بولغان سۈرەتلىك مۇناسىۋەت ئارقىلىق چۈشەندۈرۈلگەن y دىكى ئۆزگىرىشنىڭ نىسبىتىدۇر. r = 0.8 بولسا R2 = 0.64 بولۇپ، بۇ ئۆزگىرىشنىڭ 64% نى كۆرسىتىدۇ.
نېمە ئۈچۈن بۇنچە كۆپ قىيىنچىلىقلار كېلىپ چىقتى؟
0.3 دىن تۆۋەن بولغان مۇتلەق r نى ئاجىز، 0.3 دىن 0.5 گە يېقىن بولغاننى ئوتتۇرا، 0.5 دىن 0.7 گە يېقىن بولغاننى ئوتتۇرا-قويۇق، 0.7 دىن يۇقىرى بولغاننى كۈچلۈك دەپ قارىغىلى بولىدۇ. بۇ ھېسابلىغۇچ سىزنىڭ كۈچىڭىزنى كۆرسىتىدۇ، لېكىن نىسپىي چەكلەشلەر ھەر بىر ساھەگە قاراپ ئۆزگىرىشچان بولىدۇ.
مەنپەئەت رىقابىتى دېگەن نېمە؟
مەنپەئەتسىز r ھەر ئىككى تەڭشەكنىڭ قارشى تەرەپكە قاراپ يۈرۈشىنى كۆرسىتىدۇ: بىر تەرەپ ئۆرلەپ، يەنە بىر تەرەپ چۈشۈشكە مايىل بولىدۇ. −0.9 نىڭ r ى +0.9 نىڭ r ى بىلەن ئوخشاش كۈچلۈك سۈرەتلىك مۇناسىۋەت بولۇپ، پەقەت يولى ئۆزگىرىپ كېتىدۇ.
سىز نېمە ئۈچۈن بۇ خىلدىكى يىغىنلارنى ئۇيۇشتۇرىسىز؟
كوۋارىانس ئىككى ئۆزگىرىشلىكنىڭ قانداق ئۆزگىرىش قىلغانلىقىنى ئۆلچەم قىلىدۇ، لېكىن ئۇنىڭ چوڭلۇقى ئۇلارنىڭ بىرلىكىگە باغلىق، شۇڭا ئۇنى چۈشەندۈرۈش قىيىن. Pearson's r ئىككى ئۆلچەملىك ئۆزگىرىشلىككە بۆلۈنگەن كوۋارىانس، بۇ ئۇنى بىرلىكسىز −1 دىن +1 گە بولغان دائىرىگە كۆپەيتىدۇ.
سىز قانداق قىلىپ بۇ خىلدىكى قىممەت قاراشلارنى ئۆزىڭىزگە سىڭدۈرەلەيسىز؟
1990-يىللاردا، يەنى 1991-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1992-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1993-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1994-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1995-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1996-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1997-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1998-يىلىدىن كېيىن، يەنى 1999-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2000-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2001-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2002-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2003-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2004-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2005-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2006-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2007-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2008-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2009-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2009-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2010-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2011-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2012-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2013-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2014-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2015-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2016-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2017-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2018-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2019-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2020-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2021-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2022-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2023-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2024-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2025-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2025-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2026-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2027-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2028-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2029-يىلىدىن كېيىن، يەنى 2029-يىلىدىن كېيىن
API — بۇ ھېسابلىغۇچنى كودتىن ئىشلىتىش
بۇ ھېسابلىغۇچنى JSON ئاخىرلاشتۇرۇش نۇقتىسى قىلىپ چاقىرىش - ئاچقۇچ كېرەك ئەمەس. تۆۋەندىكى رايونلارنىڭ قىممىتىنى سوراۋەر پارامېتىرلىرى ياكى JSON نىڭ بىر قىسمى قىلىپ ئەۋەتىدۇ. API نىڭ پۈتۈن ھۆججىتىنى ئوقۇش →
ئاخىرلاشتۇرۇش
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);نەتىجىلەر پەقەت ئاساسىي يول كۆرسەتكۈچ ئۈچۈنلا، ئىقتىسادىي، دوختۇرلۇق ياكى باج مەسلىھەتى ئۈچۈن ئەمەس.