Correlation (original) (raw)
La correlació estadística és una mesura estadística que indica la força i la direcció d'una relació lineal entre dues variables aleatòries. Es considera que dues variables quantitatives estan correlacionades quan els valors d'una d'elles varien sistemàticament pel que fa als valors homònims de l'altra. Per exemple, per a dues variables (A i B) existeix correlació si en augmentar els valors de A també augmenten els de B i viceversa. La correlació entre dues variables no implica, per si mateixa, cap relació de causalitat (vegeu cum hoc ergo propter hoc).
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | La correlació estadística és una mesura estadística que indica la força i la direcció d'una relació lineal entre dues variables aleatòries. Es considera que dues variables quantitatives estan correlacionades quan els valors d'una d'elles varien sistemàticament pel que fa als valors homònims de l'altra. Per exemple, per a dues variables (A i B) existeix correlació si en augmentar els valors de A també augmenten els de B i viceversa. La correlació entre dues variables no implica, per si mateixa, cap relació de causalitat (vegeu cum hoc ergo propter hoc). (ca) هذه المقالة تتكلم عن معامل الارتباط بين متغيرين. من أجل استخدامات أخرى انظر ارتباط (توضيح) في نظرية الاحتمالات والإحصاء يبين الارتباط أو معامل الارتباط قوة العلاقة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرات عشوائية. أما استخدام المصطلح في المفهوم العام فيعبر عن أي علاقة وليس بالضرورة أن تكون خطية. هناك عدة عوامل تستخدم في عدة حالات. أفضلها ما يعرف باسم معامل ارتباط جداء-عزم بيرسون (Pearson product-moment correlation coefficient) والذي يحصل عليه بقسمة التغاير لمتحولين على جداء انحرافهما المعياري، وعلى الرغم من اسم هذه الطريقة إلا أنه تم وضعها للمرة الأولى من قبل فرانسيس جالتون. (ar) Korelace (z lat. souvztažnost) znamená vzájemný vztah mezi dvěmi náhodnými procesy nebo náhodnými veličinami. Pokud se jedna z náhodných veličin mění, mění se i druhá a naopak. Pokud se mezi dvěma náhodnými procesy identifikuje korelace, je pravděpodobné, že na sobě závisejí. Z korelovanosti náhodných procesů nebo náhodných veličin toho však nelze usuzovat na příčinný vztaz. Tedy že by jeden z nich musel být příčinou a druhý následkem. Toto samotná korelace nedovoluje rozhodnout, jelikož korelace neimplikuje kauzalitu a ani směr kauzality. V statistice se pojem korelace užívá pro vyjádření lineárního vztahu mezi veličinami X a Y. Sílu korelace pak vyjadřuje korelační koeficient, který nabývá hodnoty mezi −1 a +1. (cs) Eine Korrelation (mittellat. correlatio für „Wechselbeziehung“) beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Zuständen oder Funktionen. Die Beziehung muss keine kausale Beziehung sein: manche Elemente eines Systems beeinflussen sich gegenseitig nicht, oder es besteht eine stochastische, also vom Zufall beeinflusste Beziehung zwischen ihnen. * In der Statistik wird der Zusammenhang zwischen zwei statistischen Variablen mit verschiedenen Zusammenhangsmaßen gemessen. Ein bekanntes Zusammenhangmaß ist der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient. * In der Signalanalyse bzw. Bildanalyse wird zur Beschreibung des Zusammenhangs zweier Signale mit unterschiedlichen Zeit- bzw. Ortsverschiebungen die Kreuzkorrelationsfunktion eingesetzt. Für Details siehe Korrelation (Signalverarbeitung). * In der Informationstheorie kann die allgemeine (nicht notwendigerweise lineare) Korrelation zweier Zufallsgrößen mit Hilfe der Transinformation quantifiziert werden. * In der Softwaretechnik bezeichnet der Korrelationstest ein Verfahren, in dem nicht nur einzelne Parameter einer Funktion auf Plausibilität (zum Beispiel in Datentyp oder Wertebereich) geprüft werden, sondern auch Kombinationen dieser Parameter berücksichtigt werden. * In der archäologischen und geologischen Stratigraphie ist die anhand gleicher Merkmale feststellbare relative Altersgleichheit räumlich getrennter Schichten(folgen) (de) Στις στατιστικές, η εξάρτηση είναι οποιαδήποτε στατιστική σχέση μεταξύ δύο τυχαίων μεταβλητών ή δύο σύνολα δεδομένων. Η συσχέτιση αναφέρεται σε μια ευρεία κατηγορία στατιστικών σχέσεων με τη συμμετοχή της εξάρτησης, αν και σε κοινή χρήση συχνότερα αναφέρεται στο βαθμό με τον οποίο δύο μεταβλητές έχουν μια γραμμική σχέση η μία με την άλλη. Γνωστά παραδείγματα εξαρτημένων φαινόμενων περιλαμβάνουν τη συσχέτιση μεταξύ των φυσικών φαινοτύπων των γονέων και των απογόνων τους, καθώς και τη συσχέτιση μεταξύ της ζήτησης για ένα προϊόν και την τιμή του. Οι συσχετισμοί είναι χρήσιμoι, διότι μπορεί να υποδείξουν μια προγνωστική σχέση που μπορεί να αξιοποιηθεί στην πράξη. Για παράδειγμα, ένα ηλεκτρικό εργαλείο μπορεί να παράγει λιγότερη ενέργεια σε μια ήπια μέρα με βάση τη συσχέτιση μεταξύ της ζήτησης ηλεκτρικής ενέργειας και των καιρικών συνθηκών. Σε αυτό το παράδειγμα υπάρχει μια αιτιώδης σχέση, επειδή τα ακραία καιρικά φαινόμενα προκαλούν τους ανθρώπους να χρησιμοποιούν περισσότερη ενέργεια για θέρμανση ή ψύξη * ωστόσο, η στατιστική εξάρτηση δεν επαρκεί για να αποδείξει την παρουσία της εν λόγω αιτιώδους σχέσης (δηλαδή,η συσχέτιση δε συνεπάγεται αιτιότητα). Επισήμως, η εξάρτηση αναφέρεται σε οποιαδήποτε κατάσταση στην οποία τυχαίες μεταβλητές δεν πληρούν μια μαθηματική κατάσταση πιθανοτικής ανεξαρτησίας. Σε χαλαρή χρήση, η συσχέτιση μπορεί να αναφέρεται σε οποιοδήποτε απόκλιση δύο ή περισσότερων τυχαίων μεταβλητών από την ανεξαρτησία, αλλά τυπικά αναφέρεται σε πολλούς από τους πιο εξειδικευμένους τύπους σχέσης μεταξύ μέσων τιμών. Υπάρχουν διάφοροι συντελεστές συσχέτισης, συχνά συμβολίζονται ρ ή r, μετρώντας το βαθμό συσχέτισης. Οι πιο κοινοί από αυτούς είναι ο συντελεστής συσχέτισης Pearson, ο οποίος είναι ευαίσθητος μόνο σε μια γραμμική σχέση μεταξύ των δύο μεταβλητών (που μπορεί να υπάρχει ακόμη και αν η μία είναι μια μη γραμμική συνάρτηση της άλλης). Άλλοι συντελεστές συσχέτισης έχουν αναπτυχθεί για να είναι πιο γεροί από το συντελεστή συσχέτισης του Pearson – που είναι πιο ευαίσθητος σε μη γραμμικές σχέσεις. η Αμοιβαία πληροφορία μπορεί επίσης να εφαρμοστεί για να μετρήσει την εξάρτηση μεταξύ δύο μεταβλητών. (el) En probablo-teorio kaj en statistiko, la korelacio, aŭ korelativeco, inter du aŭ pluraj hazardaj variabloj aŭ ciferaj statistikoj permesas studi intensecon de la ligo, kiu eblas ekzisti inter tiaj variabloj. Pri du nombraj variabloj, ĝi estas . La mezuro de tia korelacio estas akirita per kalkulo de la koeficiento de lineara koeficiento. Tiu koeficiento egalas al kvociento inter la kunvarianco de la variabloj kaj la nenula produto de iliaj variancaj devioj. Korelaciokoeficiento estas nombro (sen mezurunuo), kiu valoras inter -1 kaj +1. (eo) In statistics, correlation or dependence is any statistical relationship, whether causal or not, between two random variables or bivariate data. Although in the broadest sense, "correlation" may indicate any type of association, in statistics it usually refers to the degree to which a pair of variables are linearly related. Familiar examples of dependent phenomena include the correlation between the height of parents and their offspring, and the correlation between the price of a good and the quantity the consumers are willing to purchase, as it is depicted in the so-called demand curve. Correlations are useful because they can indicate a predictive relationship that can be exploited in practice. For example, an electrical utility may produce less power on a mild day based on the correlation between electricity demand and weather. In this example, there is a causal relationship, because extreme weather causes people to use more electricity for heating or cooling. However, in general, the presence of a correlation is not sufficient to infer the presence of a causal relationship (i.e., correlation does not imply causation). Formally, random variables are dependent if they do not satisfy a mathematical property of probabilistic independence. In informal parlance, correlation is synonymous with dependence. However, when used in a technical sense, correlation refers to any of several specific types of mathematical operations between the tested variables and their respective expected values. Essentially, correlation is the measure of how two or more variables are related to one another. There are several correlation coefficients, often denoted or , measuring the degree of correlation. The most common of these is the Pearson correlation coefficient, which is sensitive only to a linear relationship between two variables (which may be present even when one variable is a nonlinear function of the other). Other correlation coefficients – such as Spearman's rank correlation – have been developed to be more robust than Pearson's, that is, more sensitive to nonlinear relationships. Mutual information can also be applied to measure dependence between two variables. (en) Estatistikan, korrelazioa bi aldagai koantitatiboen arteko erlazioaren norabideaz eta sendotasunaz aritzen da. Azpimarratu behar da korrelazio estatistikoa ez dela erlazio zehatz eta finkoa, joerazkoa eta aldakorra baizik. Bi aldagai baino gehiagoren baterako korrelazioa ere azter daiteke (ikus ). Korrelazioaren norabideari buruz, aldagai batek gora egitean, besteak ere eskuarki gora egiten duenean, korrelazioa positiboa edo zuzena dela esaten da. Aitzitik, aldagai batek gora egitean, besteak behera egiten badu berriz, korrelazioa negatiboa edo alderantzizkoa da. Korrelazioaren sendotasunari buruz, korrelazioa sendoa izan daiteke, aldagaiak lotzen dituen joera nahiko zehatza denean, edo ahula, aldagaien arteko joera lausoa eta oso gutxi gorabeherakoa denean. Bi aldagaien arteko korrelazio erabatekoa ere izan daiteke, bi aldagaiak erlazio edo funtzio zehatz baten arabera guztiz lotuta daudenean. Korrelazioa lineala ere izan daiteke, bi aldagaiak lotzen dituen erlazioa zuzen baten araberakoa denean, edo lerromakurra, zuzen baten araberakoa ez denean. (eu) En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación entre ellas si al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad (Véase cum hoc ergo propter hoc). Por ejemplo, los ingresos y gastos de una familia, la producción y ventas de una fábrica, los gastos en publicidad y beneficios de una empresa. Una relación funcional se expresa mediante una función matemática. Si X es la variable independiente e Y es la variable dependiente, una relación funcional tiene la forma: pY=f(X) (es) Sa mhatamaitic, tomhas ar an oiread a bhfuil gaol líneach idir dhá athróg. I sraith sonraí (xi, yi) le dialltaí x is y, sx is sy, is comhathraitheas sxy, sainmhínítear an chomhéifeacht chomhghaolaithe mar r = sxy/sxsy. Má bhíonn r gar do 1, deirtear go bhfuil comhghaol dearfach maith ann, agus méadaíonn y de réir mar a mhéadaíonn x. Má bhíonn r gar do -1, deirtear go bhfuil comhghaol diúltach maith ann, agus laghdaíonn y de réir mar a mhéadaíonn x. I rangchomhghaolú déantar comparáid idir oird, seachas luachanna uimhriúla, agus úsáidtear staitistic dhifriúil chuige sin. (ga) Dalam teori probabilitas dan statistika, korelasi, juga disebut koefisien korelasi, adalah nilai yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua (random variable). Salah satu jenis korelasi yang paling populer adalah , yang diperoleh dengan membagi kedua variabel dengan perkalian simpangan bakunya. Meski memiliki nama Pearson, metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. (in) In statistica, una correlazione è una relazione tra due variabili tale che a ciascun valore della prima corrisponda un valore della seconda, seguendo una certa regolarità. La correlazione non dipende da un rapporto di causa-effetto quanto dalla tendenza di una variabile a cambiare in funzione di un'altra. (it) En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types. Son signe indique si des valeurs plus hautes de l’une correspondent « en moyenne » à des valeurs plus hautes ou plus basses pour l’autre. La valeur absolue du coefficient, toujours comprise entre 0 et 1, ne mesure pas l’intensité de la liaison mais la prépondérance de la relation affine sur les variations internes des variables. Un coefficient nul n’implique pas l'indépendance, car d’autres types de corrélation sont possibles. D’autres indicateurs permettent de calculer un coefficient de corrélation pour des variables ordinales. Le fait que deux variables soient « fortement corrélées » ne démontre pas qu'il y ait une relation de causalité entre l'une et l'autre. Le contre-exemple le plus typique est celui où elles sont en fait liées par une causalité commune. Cette confusion est connue sous l'expression Cum hoc ergo propter hoc. (fr) 相関（そうかん 英:correlation）とは、一方が変化すれば他方も変化するように相互に関係しあうことであり、数学や物理学においては二つの変量や現象がある程度相互に規則的に関係を保って変化することをいう。因果性はあっても無くても構わない。広義には、統計的に何らかの関連性があることを言うが、実際には二変数における線形性相関の程度を指す。例えば「親の身長が高いほうが子供の身長も高い」「勉強時間が長いほうがテストの成績も上がる」などの傾向が身近な相関現象である。 相関は、実践で活用できる予測的な関係性を示してくれるため実用性がある。例えば、電気事業者は電力需要と天候との相関関係に基づいて、過ごしやすい気温の日には電力を少なめに発電したりもする。この例では、猛暑や厳寒といった極端な天候は人々が大量に電気を使う原因となるため因果関係にあたる。ただし一般には、相関があっても因果関係があるとは言い切れない（すなわち相関関係は因果関係を含意しない）。 本質的に相関とは、2つ以上の変数が互いにどの程度関わり合っているかの尺度である。幾種類かの相関係数があり、多くの場合またはで表記される。統計学では、主に二変数の線形性相関に着目して関係性の強弱を係数で表しており、その最も一般的な尺度がピアソンの積率相関係数である（より堅牢なスピアマンの順位相関係数などは非線形相関にも対応する）。 (ja) Correlatie is de statistische samenhang tussen twee grootheden. Dit kunnen twee reeksen metingen zijn, of mogelijke waarden van twee toevalsvariabelen zijn. De sterkte van deze samenhang wordt uitgedrukt in een correlatiecoëfficiënt. Als er sprake is van lineaire correlatie, wordt de sterkte van de samenhang meestal uitgedrukt in . Als er geen lineaire correlatie wordt verwacht, wordt wel gebruik gemaakt van Spearmans rho of Kendalls tau. Correlatie is geen bewijs van causaliteit, al kan het daar wel een aanwijzing voor zijn. (nl) 상관 분석(相關 分析, Correlation analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수 간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이다. 두 변수는 서로 독립적인 관계이거나 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation, Correlation coefficient)라 한다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수로 ρ를 사용하며 표본 상관 계수로 r 을 사용한다. 상관관계의 정도를 파악하는 상관 계수(相關係數, Correlation coefficient)는 두 변수간의 연관된 정도를 나타낼 뿐 인과관계를 설명하는 것은 아니다. 두 변수간에 원인과 결과의 인과관계가 있는지에 대한 것은 회귀분석을 통해 인과관계의 방향, 정도와 수학적 모델을 확인해 볼 수 있다. (ko) Zależność statystyczna zmiennych losowych (korelacja) – związek pomiędzy dwiema zmiennymi losowymi i Intuicyjnie, zależność dwóch zmiennych oznacza, że znając wartość jednej z nich, dałoby się przynajmniej w niektórych sytuacjach dokładniej przewidzieć wartość drugiej zmiennej, niż bez tej informacji. W dalszej części artykułu będziemy rozważać zmienne losowe o wartościach rzeczywistych i zdarzenia określone na ustalonej przestrzeni probabilistycznej Jeśli jest zmienną losową, to symbolem oznaczać będziemy jej rozkład. (pl) Em probabilidade e estatística, correlação, dependência ou associação é qualquer relação estatística (causal ou não causal) entre duas variáveis e correlação é qualquer relação dentro de uma ampla classe de relações estatísticas que envolva dependência entre duas variáveis. Por exemplo, a correlação entre a estatura dos pais e a estatura dos pais e dos filhos. Embora seja comumente denotada como a medida de relação entre duas variáveis aleatórias, correlação não implica causalidade. Em alguns casos, correlação não identifica dependência entre as variáveis. Em geral, há pares de variáveis que apresentam forte dependência estatística, mas que possuem correlação nula. Para este casos, são utilizadas outras medidas de dependência. Informalmente correlação é sinônimo de dependência. Formalmente variáveis são dependentes se não satisfizerem a propriedade matemática da independência probabilística. Em termos técnicos, correlação refere–se a qualquer um dos vários tipos específicos de relação entre os valores médios. Existem diferentes coeficientes de correlação ( ou ) para medir o grau de correlação. Um dos coeficientes de correlação mais conhecidos é o coeficiente de correlação de Pearson, obtido pela divisão da covariância de duas variáveis pelo produto dos seus desvios padrão e sensível a uma relação linear entre duas variáveis. Entretanto, há outros coeficientes de correlação mais robustos que o coeficiente de correlação de Pearson. Isto é, mais sensíveis às relações não lineares. (pt) Korrelation anger inom statistiken styrkan och riktningen av ett samband mellan två eller flera variabler. Korrelationen anges ofta med en korrelationskoefficient. En metod för att bestämma korrelationen mellan två variabler är bivariat analys. Korrelationskoefficienten har ett värde mellan 1 och -1, där 0 anger inget samband, 1 anger maximalt positivt samband och -1 anger maximalt negativt samband. För att ta ett exempel, säg att vi vill uttrycka sambandet mellan rikedom och lycka, och att vi har lyckats mäta dessa företeelser i en numerisk skala. En stark positiv korrelation, till exempel 0,9, betyder då att ju rikare man är, desto lyckligare är man. Det kan även uttryckas omvänt; ju lyckligare man är, desto rikare är man. En stark negativ korrelation, som -0,9, betyder i stället att ju rikare man är, desto mindre lycklig är man. En korrelationskoefficient på eller nära 0 betyder att det inte finns någon korrelation mellan de två variablerna. Det kan ändå finnas ett samband, vilket kan exemplifieras med sambandet mellan smaklighet och sälta i mat. Om både mycket låga och höga värden på mängd salt ger låga värden på bedömd smak, medan värden däremellan ger höga värden på bedömd smak, finns ett icke-linjärt, eller "krökt", samband. Korrelationsvärdet skulle dock vara nära 0. I föregående exempel skulle detta gälla om både höga och låga värden på rikedom hade samband med höga värden på lycka. Det innebär att även om samband och korrelation ibland används som synonymer, så är egentligen korrelation en specialsituation av samband och bara användbar när det finns anledning att förutsätta ett linjärt samband, det vill säga "ju mer desto bättre" eller tvärt om. En korrelation säger ingenting om orsakssamband/kausalitet. I det första exemplet ovan anger en starkt positiv korrelation inte att någon är lycklig på grund av av rikedom. Det kan lika gärna vara så att någon är rik på grund av lycka, eller att en tredje variabel (till exempel social bakgrund) orsakar både lycka och rikedom. (sv) Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение либо коэффициент корреляции (или ). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической. Впервые в научный оборот термин корреляция ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике слово «корреляция» первым стал использовать английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века. (ru) 相关（Correlation），又称为 相关性、关联，在概率论和统计学中，相关显示了两个或几个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是：用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点用来衡量数据相关性而定义的系数，称作 相关系数。通常使用相关系数来计量这些随机变量协同变化的程度，当随机变量间呈现同一方向的变化趋势时称为正相关，反之则称为负相关。 (zh) У статистиці кореля́ція (англ. correlation) або зале́жність (англ. dependence) — це будь-який статистичний взаємозв'язок, причинний чи ні, між двома випадковими змінними або . У найширшому сенсі кореля́ція — це будь-яка статистична пов'язаність, хоча насправді вона стосується ступеню лінійності взаємозв'язку пари змінних. До добре відомих прикладів залежних явищ належать кореляція між зростом батьків та їхніх нащадків, а також кореляція між ціною товару та кількістю, яку споживачі готові придбати, як це зображено на так званій кривій попиту . Кореляції корисні, бо вони можуть вказувати на передбачальний зв'язок, який можливо використовувати на практиці. Наприклад, енергогенерувальна компанія може виробляти менше електроенергії в день з помірною погодою на основі кореляції між попитом на електроенергію та погодою. У цьому прикладі існує причинно-наслідковий зв'язок, оскільки екстремальна погода змушує людей використовувати більше електроенергії для опалення чи кондиціювання. Проте в загальному випадку, щоби зробити висновок про наявність причинно-наслідкового зв'язку, наявності кореляції недостатньо (тобто, кореляція не означає спричинювання). Формально випадкові величини є залежними, якщо вони не задовольняють математичній властивості ймовірнісної незалежності. Неформальною мовою кореляція є синонімом залежності. Проте при використанні в технічному сенсі кореляція означає будь-яку з декількох конкретних типів математичних операцій між випробуваними змінними та їхніми відповідними математичними сподіваннями. По суті, кореляція — це міра того, як дві чи більше змінні пов'язані одна з одною. Існує декілька коефіцієнтів кореляції, часто позначуваних через або , які вимірюють ступінь кореляції. Найпоширеніший з них — коефіцієнт кореляції Пірсона, чутливий лише до лінійного взаємозв'язку між двома змінними (який може мати місце, навіть якщо одна змінна є нелінійною функцією іншої). Інші коефіцієнти кореляції — наприклад, рангову кореляцію Спірмена, — було розроблено для більшої робастності, ніж в пірсонового, тобто більшої чутливості до нелінійних взаємозв'язків. Для вимірювання взаємозалежності двох змінних також можливо застосовувати взаємну інформацію. (uk) |
| dbo:thumbnail | wiki-commons:Special:FilePath/Correlation_examples2.svg?width=300 |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://peaks.informatik.uni-erlangen.de/cgi-bin/usignificance.cgi https://rpsychologist.com/correlation/ http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/20846%7Ctitle=A http://nagysandor.eu/AsimovTeka/correlation_en/index.html http://mathworld.wolfram.com/CorrelationCoefficient.html https://web.archive.org/web/20150407112430/http:/www.biostat.katerynakon.in.ua/en/association/correlation.html https://web.archive.org/web/20210424091029/https:/www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/20846-weighted-correlation-matrix%7Carchive-date=24 https://www.scribd.com/doc/299546673/Proof-that-the-Sample-Bivariate-Correlation-has-limits-plus-or-minus-1 |
| dbo:wikiPageID | 157057 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 36988 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1123244609 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Quantile dbr:Copula_(statistics) dbr:Anscombe's_quartet dbr:Joint_probability_distribution dbr:Bias_of_an_estimator dbr:Unity_(number) dbr:Dykstra's_projection_algorithm dbr:Interclass_correlation dbr:Intraclass_correlation dbr:Standard_deviation dbr:Total_correlation dbr:Correlation_does_not_imply_causation dbr:Covariance dbc:Covariance_and_correlation dbr:Elliptical_distribution dbr:Estimation dbr:Genetic_correlation dbr:Outlier dbr:Coefficient_of_determination dbr:Cointegration dbr:Entropy_(information_theory) dbr:Moment_(mathematics) dbr:Multiple_correlation dbr:Multivariate_normal_distribution dbr:Mutual_information dbr:Bivariate_normal_distribution dbr:Concordance_correlation_coefficient dbr:Conditional_expectation dbr:Confidence_distribution dbr:Consistent_estimator dbr:Cophenetic_correlation dbr:Copula_(probability_theory) dbr:Correlation_coefficient dbr:Correlation_function dbr:Correlation_gap dbr:Correlation_ratio dbr:Cross-correlation dbr:Arithmetic_mean dbr:Lift_(data_mining) dbr:Line_(geometry) dbr:Statistics dbr:Demand_curve dbr:Iconography_of_correlations dbr:Frobenius_norm dbr:Mean_dependence dbr:Autocorrelation dbr:Cauchy–Schwarz_inequality dbr:Causality dbr:Dual_total_correlation dbr:File:Anscombe's_quartet_3.svg dbr:Logistic_regression dbr:Absolute_value dbr:Expected_value dbr:Francis_Galton dbr:Normal_distribution dbr:Fraction_of_variance_unexplained dbr:Goodman_and_Kruskal's_lambda dbr:Pearson_product-moment_correlation_coefficient dbr:Posterior_probability dbr:Random_variable dbr:Tautology_(logic) dbr:Covariance_and_correlation dbr:Covariance_matrix dbr:Quadrant_count_ratio dbr:Yule's_Q dbr:Statistical_modelling dbc:Dimensionless_numbers dbr:Karl_Pearson dbr:Binary_data dbr:Bivariate_data dbr:Ecological_correlation dbr:Distance_correlation dbr:Autoregressive_model dbr:Marginal_distribution dbr:Positive-semidefinite_matrix dbr:Positive_definite_matrix dbr:Human_height dbr:Exchangeability dbr:Identity_(mathematics) dbr:Independence_(probability_theory) dbr:Newton's_method dbr:Odds_ratio dbr:Open_interval dbr:Canonical_correlation dbr:Random_variables dbr:Modifiable_areal_unit_problem dbr:Spearman's_rank_correlation_coefficient dbr:Scatter_plot dbr:Exploratory_data_analysis dbr:Extreme_weather dbr:Illusory_correlation dbr:Robust_statistics dbr:Statistic dbr:Point-biserial_correlation_coefficient dbr:Multiple_regression dbr:Scaled_correlation dbr:Multivariate_t-distribution dbr:Polychoric_correlation dbr:Subindependence dbr:Rank_correlation dbr:Statistical_arbitrage dbr:Uncorrelated dbr:Spurious_correlation dbr:Sufficient_statistic dbr:Summary_statistic dbr:Yule's_Y dbr:Linear_dependence dbr:Statistical_independence dbr:Francis_Anscombe dbr:Gaussian_hypergeometric_function dbr:Joint_normality dbr:Coefficient_of_multiple_determination dbr:Population_(statistics) dbr:Kendall's_tau dbr:Monotone_function dbr:Standardized_variable dbr:File:Correlation_examples2.svg dbr:File:Correlation_range_dependence.svg dbr:File:Pearson_Correlation_Coefficient_and_associated_scatterplots.png |
| dbp:id | p/c026560 (en) |
| dbp:title | Correlation (en) |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:Springer dbt:About dbt:Authority_control dbt:Cite_book dbt:Cite_web dbt:Colend dbt:Commons_category dbt:Further dbt:Main dbt:Math dbt:Mvar dbt:Portal dbt:Reflist dbt:Rp dbt:See_also dbt:Sfrac dbt:Short_description dbt:Tmath dbt:Wikiversity dbt:Wiktionary dbt:Diagonal_split_header dbt:Statistics dbt:Cols |
| dct:subject | dbc:Covariance_and_correlation dbc:Dimensionless_numbers |
| rdf:type | owl:Thing |
| rdfs:comment | La correlació estadística és una mesura estadística que indica la força i la direcció d'una relació lineal entre dues variables aleatòries. Es considera que dues variables quantitatives estan correlacionades quan els valors d'una d'elles varien sistemàticament pel que fa als valors homònims de l'altra. Per exemple, per a dues variables (A i B) existeix correlació si en augmentar els valors de A també augmenten els de B i viceversa. La correlació entre dues variables no implica, per si mateixa, cap relació de causalitat (vegeu cum hoc ergo propter hoc). (ca) هذه المقالة تتكلم عن معامل الارتباط بين متغيرين. من أجل استخدامات أخرى انظر ارتباط (توضيح) في نظرية الاحتمالات والإحصاء يبين الارتباط أو معامل الارتباط قوة العلاقة واتجاه العلاقة الخطية بين متغيرات عشوائية. أما استخدام المصطلح في المفهوم العام فيعبر عن أي علاقة وليس بالضرورة أن تكون خطية. هناك عدة عوامل تستخدم في عدة حالات. أفضلها ما يعرف باسم معامل ارتباط جداء-عزم بيرسون (Pearson product-moment correlation coefficient) والذي يحصل عليه بقسمة التغاير لمتحولين على جداء انحرافهما المعياري، وعلى الرغم من اسم هذه الطريقة إلا أنه تم وضعها للمرة الأولى من قبل فرانسيس جالتون. (ar) En probablo-teorio kaj en statistiko, la korelacio, aŭ korelativeco, inter du aŭ pluraj hazardaj variabloj aŭ ciferaj statistikoj permesas studi intensecon de la ligo, kiu eblas ekzisti inter tiaj variabloj. Pri du nombraj variabloj, ĝi estas . La mezuro de tia korelacio estas akirita per kalkulo de la koeficiento de lineara koeficiento. Tiu koeficiento egalas al kvociento inter la kunvarianco de la variabloj kaj la nenula produto de iliaj variancaj devioj. Korelaciokoeficiento estas nombro (sen mezurunuo), kiu valoras inter -1 kaj +1. (eo) Sa mhatamaitic, tomhas ar an oiread a bhfuil gaol líneach idir dhá athróg. I sraith sonraí (xi, yi) le dialltaí x is y, sx is sy, is comhathraitheas sxy, sainmhínítear an chomhéifeacht chomhghaolaithe mar r = sxy/sxsy. Má bhíonn r gar do 1, deirtear go bhfuil comhghaol dearfach maith ann, agus méadaíonn y de réir mar a mhéadaíonn x. Má bhíonn r gar do -1, deirtear go bhfuil comhghaol diúltach maith ann, agus laghdaíonn y de réir mar a mhéadaíonn x. I rangchomhghaolú déantar comparáid idir oird, seachas luachanna uimhriúla, agus úsáidtear staitistic dhifriúil chuige sin. (ga) Dalam teori probabilitas dan statistika, korelasi, juga disebut koefisien korelasi, adalah nilai yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua (random variable). Salah satu jenis korelasi yang paling populer adalah , yang diperoleh dengan membagi kedua variabel dengan perkalian simpangan bakunya. Meski memiliki nama Pearson, metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton. (in) In statistica, una correlazione è una relazione tra due variabili tale che a ciascun valore della prima corrisponda un valore della seconda, seguendo una certa regolarità. La correlazione non dipende da un rapporto di causa-effetto quanto dalla tendenza di una variabile a cambiare in funzione di un'altra. (it) 相関（そうかん 英:correlation）とは、一方が変化すれば他方も変化するように相互に関係しあうことであり、数学や物理学においては二つの変量や現象がある程度相互に規則的に関係を保って変化することをいう。因果性はあっても無くても構わない。広義には、統計的に何らかの関連性があることを言うが、実際には二変数における線形性相関の程度を指す。例えば「親の身長が高いほうが子供の身長も高い」「勉強時間が長いほうがテストの成績も上がる」などの傾向が身近な相関現象である。 相関は、実践で活用できる予測的な関係性を示してくれるため実用性がある。例えば、電気事業者は電力需要と天候との相関関係に基づいて、過ごしやすい気温の日には電力を少なめに発電したりもする。この例では、猛暑や厳寒といった極端な天候は人々が大量に電気を使う原因となるため因果関係にあたる。ただし一般には、相関があっても因果関係があるとは言い切れない（すなわち相関関係は因果関係を含意しない）。 本質的に相関とは、2つ以上の変数が互いにどの程度関わり合っているかの尺度である。幾種類かの相関係数があり、多くの場合またはで表記される。統計学では、主に二変数の線形性相関に着目して関係性の強弱を係数で表しており、その最も一般的な尺度がピアソンの積率相関係数である（より堅牢なスピアマンの順位相関係数などは非線形相関にも対応する）。 (ja) Correlatie is de statistische samenhang tussen twee grootheden. Dit kunnen twee reeksen metingen zijn, of mogelijke waarden van twee toevalsvariabelen zijn. De sterkte van deze samenhang wordt uitgedrukt in een correlatiecoëfficiënt. Als er sprake is van lineaire correlatie, wordt de sterkte van de samenhang meestal uitgedrukt in . Als er geen lineaire correlatie wordt verwacht, wordt wel gebruik gemaakt van Spearmans rho of Kendalls tau. Correlatie is geen bewijs van causaliteit, al kan het daar wel een aanwijzing voor zijn. (nl) 상관 분석(相關 分析, Correlation analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수 간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이다. 두 변수는 서로 독립적인 관계이거나 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation, Correlation coefficient)라 한다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수로 ρ를 사용하며 표본 상관 계수로 r 을 사용한다. 상관관계의 정도를 파악하는 상관 계수(相關係數, Correlation coefficient)는 두 변수간의 연관된 정도를 나타낼 뿐 인과관계를 설명하는 것은 아니다. 두 변수간에 원인과 결과의 인과관계가 있는지에 대한 것은 회귀분석을 통해 인과관계의 방향, 정도와 수학적 모델을 확인해 볼 수 있다. (ko) Zależność statystyczna zmiennych losowych (korelacja) – związek pomiędzy dwiema zmiennymi losowymi i Intuicyjnie, zależność dwóch zmiennych oznacza, że znając wartość jednej z nich, dałoby się przynajmniej w niektórych sytuacjach dokładniej przewidzieć wartość drugiej zmiennej, niż bez tej informacji. W dalszej części artykułu będziemy rozważać zmienne losowe o wartościach rzeczywistych i zdarzenia określone na ustalonej przestrzeni probabilistycznej Jeśli jest zmienną losową, to symbolem oznaczać będziemy jej rozkład. (pl) 相关（Correlation），又称为 相关性、关联，在概率论和统计学中，相关显示了两个或几个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是：用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。在这个广义的定义下，有许多根据数据特点用来衡量数据相关性而定义的系数，称作 相关系数。通常使用相关系数来计量这些随机变量协同变化的程度，当随机变量间呈现同一方向的变化趋势时称为正相关，反之则称为负相关。 (zh) Korelace (z lat. souvztažnost) znamená vzájemný vztah mezi dvěmi náhodnými procesy nebo náhodnými veličinami. Pokud se jedna z náhodných veličin mění, mění se i druhá a naopak. Pokud se mezi dvěma náhodnými procesy identifikuje korelace, je pravděpodobné, že na sobě závisejí. Z korelovanosti náhodných procesů nebo náhodných veličin toho však nelze usuzovat na příčinný vztaz. Tedy že by jeden z nich musel být příčinou a druhý následkem. Toto samotná korelace nedovoluje rozhodnout, jelikož korelace neimplikuje kauzalitu a ani směr kauzality. (cs) Στις στατιστικές, η εξάρτηση είναι οποιαδήποτε στατιστική σχέση μεταξύ δύο τυχαίων μεταβλητών ή δύο σύνολα δεδομένων. Η συσχέτιση αναφέρεται σε μια ευρεία κατηγορία στατιστικών σχέσεων με τη συμμετοχή της εξάρτησης, αν και σε κοινή χρήση συχνότερα αναφέρεται στο βαθμό με τον οποίο δύο μεταβλητές έχουν μια γραμμική σχέση η μία με την άλλη. Γνωστά παραδείγματα εξαρτημένων φαινόμενων περιλαμβάνουν τη συσχέτιση μεταξύ των φυσικών φαινοτύπων των γονέων και των απογόνων τους, καθώς και τη συσχέτιση μεταξύ της ζήτησης για ένα προϊόν και την τιμή του. (el) In statistics, correlation or dependence is any statistical relationship, whether causal or not, between two random variables or bivariate data. Although in the broadest sense, "correlation" may indicate any type of association, in statistics it usually refers to the degree to which a pair of variables are linearly related. Familiar examples of dependent phenomena include the correlation between the height of parents and their offspring, and the correlation between the price of a good and the quantity the consumers are willing to purchase, as it is depicted in the so-called demand curve. (en) Eine Korrelation (mittellat. correlatio für „Wechselbeziehung“) beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Zuständen oder Funktionen. Die Beziehung muss keine kausale Beziehung sein: manche Elemente eines Systems beeinflussen sich gegenseitig nicht, oder es besteht eine stochastische, also vom Zufall beeinflusste Beziehung zwischen ihnen. (de) Estatistikan, korrelazioa bi aldagai koantitatiboen arteko erlazioaren norabideaz eta sendotasunaz aritzen da. Azpimarratu behar da korrelazio estatistikoa ez dela erlazio zehatz eta finkoa, joerazkoa eta aldakorra baizik. Bi aldagai baino gehiagoren baterako korrelazioa ere azter daiteke (ikus ). Korrelazioaren norabideari buruz, aldagai batek gora egitean, besteak ere eskuarki gora egiten duenean, korrelazioa positiboa edo zuzena dela esaten da. Aitzitik, aldagai batek gora egitean, besteak behera egiten badu berriz, korrelazioa negatiboa edo alderantzizkoa da. (eu) En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación entre ellas si al disminuir los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad (Véase cum hoc ergo propter hoc). Por ejemplo, los ingresos y gastos de una familia, la producción y ventas de una fábrica, los gastos en publicidad y beneficios de una empresa. (es) En probabilités et en statistique, la corrélation entre plusieurs variables aléatoires ou statistiques est une notion de liaison qui contredit leur indépendance. Cette corrélation est très souvent réduite à la corrélation linéaire entre variables quantitatives, c’est-à-dire l’ajustement d’une variable par rapport à l’autre par une relation affine obtenue par régression linéaire. Pour cela, on calcule un coefficient de corrélation linéaire, quotient de leur covariance par le produit de leurs écarts types. Son signe indique si des valeurs plus hautes de l’une correspondent « en moyenne » à des valeurs plus hautes ou plus basses pour l’autre. La valeur absolue du coefficient, toujours comprise entre 0 et 1, ne mesure pas l’intensité de la liaison mais la prépondérance de la relation affine su (fr) Em probabilidade e estatística, correlação, dependência ou associação é qualquer relação estatística (causal ou não causal) entre duas variáveis e correlação é qualquer relação dentro de uma ampla classe de relações estatísticas que envolva dependência entre duas variáveis. Por exemplo, a correlação entre a estatura dos pais e a estatura dos pais e dos filhos. Embora seja comumente denotada como a medida de relação entre duas variáveis aleatórias, correlação não implica causalidade. Em alguns casos, correlação não identifica dependência entre as variáveis. Em geral, há pares de variáveis que apresentam forte dependência estatística, mas que possuem correlação nula. Para este casos, são utilizadas outras medidas de dependência. (pt) Korrelation anger inom statistiken styrkan och riktningen av ett samband mellan två eller flera variabler. Korrelationen anges ofta med en korrelationskoefficient. En metod för att bestämma korrelationen mellan två variabler är bivariat analys. En korrelation säger ingenting om orsakssamband/kausalitet. I det första exemplet ovan anger en starkt positiv korrelation inte att någon är lycklig på grund av av rikedom. Det kan lika gärna vara så att någon är rik på grund av lycka, eller att en tredje variabel (till exempel social bakgrund) orsakar både lycka och rikedom. (sv) Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение»), или корреляцио́нная зави́симость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми), при этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин. (ru) У статистиці кореля́ція (англ. correlation) або зале́жність (англ. dependence) — це будь-який статистичний взаємозв'язок, причинний чи ні, між двома випадковими змінними або . У найширшому сенсі кореля́ція — це будь-яка статистична пов'язаність, хоча насправді вона стосується ступеню лінійності взаємозв'язку пари змінних. До добре відомих прикладів залежних явищ належать кореляція між зростом батьків та їхніх нащадків, а також кореляція між ціною товару та кількістю, яку споживачі готові придбати, як це зображено на так званій кривій попиту . (uk) |
| rdfs:label | Correlation (en) ارتباط (إحصاء) (ar) Correlació (ca) Korelace (cs) Korrelation (de) Συσχέτιση και εξάρτηση (Στατιστική) (el) Korelacio (eo) Correlación (es) Korrelazio (eu) Comhghaolú (ga) Korelasi (in) Corrélation (statistiques) (fr) Correlazione (statistica) (it) 상관 분석 (ko) 相関 (ja) Correlatie (nl) Zależność zmiennych losowych (pl) Корреляция (ru) Correlação (pt) Korrelation (sv) Кореляція (uk) 相关 (概率论) (zh) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Pearson_product-moment_correlation_coefficient dbr:Normally_distributed dbr:Uncorrelated_does_not_imply_independent |
| owl:sameAs | dbpedia-de:Correlation http://d-nb.info/gnd/4165343-9 wikidata:Correlation dbpedia-ar:Correlation http://ast.dbpedia.org/resource/Correlación dbpedia-az:Correlation dbpedia-be:Correlation dbpedia-bg:Correlation http://bn.dbpedia.org/resource/সংশ্লেষ_ও_নির্ভরশীলতা http://bs.dbpedia.org/resource/Koeficijent_korelacije dbpedia-ca:Correlation dbpedia-cs:Correlation dbpedia-da:Correlation dbpedia-el:Correlation dbpedia-eo:Correlation dbpedia-es:Correlation dbpedia-et:Correlation dbpedia-eu:Correlation dbpedia-fa:Correlation dbpedia-fi:Correlation dbpedia-fr:Correlation dbpedia-ga:Correlation dbpedia-gl:Correlation dbpedia-he:Correlation http://hi.dbpedia.org/resource/सहसम्बन्ध dbpedia-hu:Correlation http://hy.dbpedia.org/resource/Կոռելյացիա_(մաթեմատիկա) dbpedia-id:Correlation dbpedia-it:Correlation dbpedia-ja:Correlation http://jv.dbpedia.org/resource/Analisis_korélasi dbpedia-kk:Correlation dbpedia-ko:Correlation http://ky.dbpedia.org/resource/Корреляция http://lt.dbpedia.org/resource/Koreliacija http://lv.dbpedia.org/resource/Korelācija dbpedia-mk:Correlation dbpedia-nl:Correlation dbpedia-nn:Correlation dbpedia-no:Correlation dbpedia-pl:Correlation dbpedia-pt:Correlation dbpedia-ro:Correlation dbpedia-ru:Correlation dbpedia-sh:Correlation dbpedia-simple:Correlation dbpedia-sk:Correlation dbpedia-sl:Correlation dbpedia-sr:Correlation http://su.dbpedia.org/resource/Korélasi dbpedia-sv:Correlation dbpedia-sw:Correlation dbpedia-th:Correlation http://tl.dbpedia.org/resource/Korelasyon_at_dependiyensiya dbpedia-tr:Correlation dbpedia-uk:Correlation http://ur.dbpedia.org/resource/ارتباط dbpedia-vi:Correlation dbpedia-zh:Correlation https://global.dbpedia.org/id/o8RT |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Correlation?oldid=1123244609&ns=0 |
| foaf:depiction | wiki-commons:Special:FilePath/Anscombe's_quartet_3.svg wiki-commons:Special:FilePath/Correlation_examples2.svg wiki-commons:Special:FilePath/Correlation_range_dependence.svg wiki-commons:Special:FilePath/Pearson_Correlation_Coefficient_and_associated_scatterplots.png |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Correlation |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:Corr |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Coorelation_coeficient dbr:Corelation dbr:Correlate dbr:Correlated_variables dbr:Correlation_(in_statistics) dbr:Correlation_(statistics) dbr:Correlation_structure dbr:Correlation_structures dbr:Correlational_Design dbr:Correlational_data dbr:Correlational_research dbr:Correlated dbr:Correlation_and_dependence dbr:Correlation_matrices dbr:Correlation_matrix dbr:Correlations dbr:Association_(statistics) dbr:Correlation_&_dependence dbr:Positively_correlated dbr:Linear_correlation dbr:Linear_relationship dbr:Sample_correlation dbr:Statistical_association dbr:Statistical_correlation dbr:Direct_correlation dbr:Simple_correlation dbr:Positive_correlation dbr:Stratified_analysis |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Carcinus_maenas dbr:Ambush_hypothesis dbr:Behavioural_genetics dbr:Primate dbr:Proportionality_(mathematics) dbr:Protestantism dbr:Psychology dbr:Puritans dbr:QUIET dbr:Quantum_entanglement dbr:Quantum_mind dbr:Role_of_Christianity_in_civilization dbr:Rorschach_test dbr:Sample_mean_and_covariance dbr:Scientific_method dbr:Scientific_racism dbr:Scilab dbr:Elaeis_guineensis dbr:Elementary_cognitive_task dbr:Elephant_flow dbr:Endogeneity_(econometrics) dbr:Entropy_(statistical_thermodynamics) dbr:Epiphenomenon dbr:List_of_dimensionless_quantities dbr:Mixing_(process_engineering) dbr:Moderation_(statistics) dbr:Monte_Carlo_methods_in_finance dbr:National_Adult_Reading_Test dbr:Neural_correlates_of_consciousness dbr:Social_mobility dbr:Mental_chronometry dbr:Merton_thesis dbr:Metisa_plana dbr:Monte_Carlo_methods_for_option_pricing dbr:Montgomery–Åsberg_Depression_Rating_Scale dbr:Morality_and_religion dbr:Moran's_theorem dbr:Pseudorandom_binary_sequence dbr:Olney's_lesions dbr:Partial_correlation dbr:Time_series dbr:Process_simulation dbr:Procyclical_and_countercyclical_variables dbr:Coorelation_coeficient dbr:Corelation dbr:Correlate dbr:Correlated_variables dbr:Correlation_(in_statistics) dbr:Correlation_(statistics) dbr:Correlation_structure dbr:Correlation_structures dbr:Correlational_Design dbr:Correlational_data dbr:Correlational_research dbr:Beak dbr:Benevolent_prejudice dbr:Bicycle_lighting dbr:Blackman–Tukey_transformation dbr:Blood_stasis dbr:Density_functional_theory dbr:Development_communication dbr:Anscombe's_quartet dbr:Apophenia dbr:Appeal_to_novelty dbr:Applications_of_sensitivity_analysis_to_business dbr:Apprehension_(understanding) dbr:Apraxia dbr:Architectural_psychology_in_Germany dbr:Human_brain dbr:Human_intelligence dbr:Bespoke_portfolio_(CDO) dbr:Beta_(finance) dbr:List_of_mathematical_symbols_by_subject dbr:Penile_plethysmography dbr:Relationship_between_religion_and_science dbr:Research_and_development dbr:Response_modeling_methodology dbr:RiskMetrics dbr:Roadian dbr:Robert_K._Merton dbr:Cue_recruitment dbr:Customer_Service_Assurance dbr:DVB-C dbr:DVB-T dbr:Udny_Yule dbr:Variance dbr:Veldhoven_Formation dbr:Violence dbr:David_X._Li dbr:De_Finetti's_theorem dbr:Dependency_network dbr:Design_effect dbr:Downhill_folding dbr:Duesberg_hypothesis dbr:Dwell_time_(GNSS) dbr:Earthquake_weather dbr:Income_and_fertility dbr:Index_of_coincidence dbr:Index_of_sociology_articles dbr:Industrial_and_organizational_psychology dbr:Infant_mortality dbr:Infectivity dbr:Inflammation dbr:Information_coefficient dbr:Insular_biogeography dbr:Intelligence_analysis dbr:Intensity_interferometer dbr:Interest_rate_parity dbr:Interferometric_synthetic-aperture_radar dbr:Intermittent_explosive_disorder dbr:Internal_consistency dbr:International_reactions_to_2014_Gaza_War dbr:Interpersonal_perception dbr:Intraclass_correlation dbr:Inverse_cost_and_quality_law dbr:Jan-Benedict_Steenkamp dbr:Kuznets_curve dbr:Meristem dbr:Life_chances dbr:Lift_(force) dbr:List_of_mathematical_abbreviations dbr:List_of_probability_topics dbr:Social_intelligence dbr:Repeatability dbr:Topological_index dbr:Nurses'_Health_Study dbr:Positive_education dbr:Postpartum_depression dbr:Poverty_in_Haiti dbr:Power_reverse_dual-currency_note dbr:Pressure_reactivity_index dbr:Preston_curve dbr:Success_likelihood_index_method dbr:Protestant_culture dbr:Synalpheus_regalis dbr:Triangular_arbitrage dbr:Tipping-point_state dbr:100,000-year_problem dbr:1906_San_Francisco_earthquake dbr:Confirmation_bias dbr:Confuciusornis dbr:Congressional_stagnation_in_the_United_States dbr:Conservation_biology dbr:Correlated dbr:Correlation_and_dependence dbr:Correlation_does_not_imply_causation dbr:Correlation_matrices dbr:Correlation_matrix dbr:Correlations dbr:Cosine_similarity dbr:Covariance dbr:Cross-covariance dbr:Crystal_Lake_(Vilas_County,_Wisconsin) dbr:Analyse-it dbr:Analytical_chemistry dbr:MedCalc dbr:Median_strip dbr:Mental_health_in_the_Middle_East dbr:Ruo_Shui dbr:SAT dbr:Saliency_map dbr:Childhood_amnesia dbr:Childhood_obesity dbr:Gender dbr:Generalized_linear_model dbr:Generalized_multivariate_log-gamma_distribution dbr:Genetic_correlation dbr:Genetics_of_aggression dbr:Gene–environment_correlation dbr:Genista_Corporation dbr:Geographic_information_system dbr:Noise_(economic) dbr:Odd_Man_Out_test dbr:Order_(mathematics) dbr:Organizational_behavior dbr:Mierscheid_law dbr:Type_physicalism dbr:Normally_distributed_and_uncorrelated_does_not_imply_independent dbr:Phenology dbr:Tungiasis dbr:Quantitative_structure–activity_relationship dbr:Three-stratum_theory dbr:Work–life_interface dbr:Psychological_mindedness dbr:Regression_dilution dbr:Three-phase_traffic_theory dbr:Quantum-optical_spectroscopy dbr:Radiation_and_Public_Health_Project dbr:1888_in_science dbr:1896_in_science dbr:Claire_Selltiz dbr:Coefficient_of_determination dbr:Edward_O._Thorp dbr:Effect_size dbr:Emotional_intelligence dbr:Encephalization_quotient dbr:Freedom_House dbr:Freedom_in_the_World dbr:Functional_magnetic_resonance_imaging dbr:G._David_Tilman dbr:Galeras dbr:Gender_neutrality_in_languages_with_grammatical_gender dbr:Generalized_least_squares dbr:Gestalt_psychology dbr:Glossary_of_artificial_intelligence dbr:Glossary_of_probability_and_statistics dbr:Google_Search dbr:Gordon_Arthur_Riley dbr:Graduate_Record_Examinations dbr:Brain–body_mass_ratio dbr:Branch_predictor dbr:Modern_portfolio_theory dbr:Moment_(mathematics) dbr:Monkey_Island_2:_LeChuck's_Revenge dbr:Monroe_Work dbr:Morality dbr:Mortgage-backed_security dbr:Myers–Briggs_Type_Indicator dbr:Concurrent_validity dbr:Cone_dystrophy dbr:Consensus-based_assessment dbr:Consumer_ethnocentrism dbr:Corner_detection dbr:Corporate_finance dbr:Correlation_clustering dbr:Correlation_function dbr:Correlation_swap dbr:Correlation_trading dbr:Correlogram dbr:Cortical_map dbr:Crime_information_center dbr:Cross-correlation dbr:Cross-sectional_study dbr:Thermal_contact_conductance dbr:Dale_Berger dbr:Marriage_gap dbr:Pietism dbr:Pulsar_kick dbr:Sleep_and_memory dbr:Mills_ratio dbr:Polypure dbr:Option_style dbr:Organ_pipe_mud_dauber dbr:Organizational_identification dbr:Orthogonality dbr:2012_in_science dbr:Andrey_Korotayev dbr:André-Michel_Guerry dbr:Anger dbr:Anthony_R._Barringer dbr:Basis_swap dbr:Batting_average dbr:Magical_thinking dbr:Calculation_of_glass_properties dbr:Callinectes_sapidus dbr:Sigma_(cosmology) dbr:Simple_linear_regression dbr:Skin_whitening dbr:Statistics dbr:Cluster_analysis dbr:Colloidal_crystal dbr:Common_side-blotched_lizard dbr:Composite_portrait dbr:Computational_chemistry dbr:Empirical_relationship dbr:Employment_protection_legislation dbr:Feature_selection dbr:Fellatio dbr:Fraud dbr:Functional_behavior_assessment dbr:Functional_near-infrared_spectroscopy dbr:Hair_whorl_(horse) dbr:Help_Defeat_Cancer dbr:Helvetic_(geology) dbr:Ideal_chain dbr:Kernel_method dbr:Association_(statistics) dbr:Past_life_regression dbr:Path_analysis_(statistics) dbr:Pivotal_quantity dbr:Portable_Database_Image dbr:Post-coital_tristesse dbr:Post-concussion_syndrome dbr:Pseudorandom_noise dbr:Steve_Penrod dbr:Neurofibrillary_tangle dbr:SUDAAN dbr:Social_support dbr:Spurious_relationship dbr:Stereotype dbr:Sterilization_(medicine) dbr:Syndrome dbr:Tag_(metadata) dbr:The_Cancer_Genome_Atlas dbr:Total_organic_carbon dbr:Mantel_test dbr:Mapuche_conflict dbr:Markov_chain_geostatistics dbr:Markov_partition dbr:Mathematical_anxiety |
| is gold:hypernym of | dbr:Correlation_function dbr:Mars_effect dbr:Linderman_effect dbr:Dr._Fox_effect dbr:ALOPEX dbr:Biochronology dbr:Ecological_correlation dbr:Ecological_validity_(perception) dbr:Snob dbr:Simon–Glatzel_equation |
| is rdfs:seeAlso of | dbr:Pearson_correlation_coefficient |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Correlation |
