En probabilités et en statistiques, étudier la corrélation entre deux ou plusieurs variables aléatoires ou statistiques numériques, c’est étudier l'intensité de la liaison qui peut exister entre ces variables.Le type le plus simple de liaison est la relation affine. Dans le cas de deux variables numériques, elle se calcule à travers une régression linéaire.La mesure de la corrélation linéaire entre les deux se fait alors par le calcul du coefficient de corrélation linéaire, noté r.

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  • En probabilités et en statistiques, étudier la corrélation entre deux ou plusieurs variables aléatoires ou statistiques numériques, c’est étudier l'intensité de la liaison qui peut exister entre ces variables.Le type le plus simple de liaison est la relation affine. Dans le cas de deux variables numériques, elle se calcule à travers une régression linéaire.La mesure de la corrélation linéaire entre les deux se fait alors par le calcul du coefficient de corrélation linéaire, noté r. Ce coefficient est égal au rapport de leur covariance et du produit non nul de leurs écarts types. Le coefficient de corrélation est compris entre -1 et 1.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.
  • In de statistiek spreekt men van correlatie als er een min of meer (lineaire) samenhang blijkt te zijn tussen twee reeksen metingen of de mogelijke waarden van twee toevalsvariabelen. De sterkte van deze samenhang wordt beschreven met de correlatiecoëfficiënt.
  • Dalam teori probabilitas dan statistika, korelasi, juga disebut koefisien korelasi, adalah nilai yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua peubah acak (random variable). Salah satu jenis korelasi yang paling populer adalah koefisien korelasi momen-produk Pearson, yang diperoleh dengan membagi kovarians kedua variabel dengan perkalian simpangan bakunya. Meski memiliki nama Pearson, metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton.
  • In statistics, dependence is any statistical relationship between two random variables or two sets of data. Correlation refers to any of a broad class of statistical relationships involving dependence.Familiar examples of dependent phenomena include the correlation between the physical statures of parents and their offspring, and the correlation between the demand for a product and its price. 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, statistical dependence is not sufficient to demonstrate the presence of such a causal relationship (i.e., correlation does not imply causation).Formally, dependence refers to any situation in which random variables do not satisfy a mathematical condition of probabilistic independence. In loose usage, correlation can refer to any departure of two or more random variables from independence, but technically it refers to any of several more specialized types of relationship between mean values. There are several correlation coefficients, often denoted ρ or r, 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 exist even if one is a nonlinear function of the other). Other correlation coefficients have been developed to be more robust than the Pearson correlation – that is, more sensitive to nonlinear relationships. Mutual information can also be applied to measure dependence between two variables.
  • Eine Korrelation (vom mittellateinischen correlatio für „(die) Wechselbeziehung“) beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Ereignissen, Zuständen oder Funktionen. Zwischen Merkmalen, Ereignissen oder Zuständen braucht keine kausale Beziehung zu bestehen: manche Elemente eines Systems beeinflussen sich gegenseitig nicht; oder es besteht eine stochastische (= vom Zufall beeinflusste) Beziehung zwischen ihnen. In der Statistik wird der Zusammenhang zwischen zwei statistischen Variablen mit verschiedenen Zusammenhangsmaßen gemessen. Ein bekanntes Zusammenhangsmaß ist der Korrelationskoeffizient von Bravais-Pearson. In der Signalanalyse bzw. Bildanalyse wird zur Beschreibung des Zusammenhangs zweier Signale mit unterschiedlichen Zeit- bzw. Ortverschiebungen die Kreuzkorrelationsfunktion eingesetzt. Für Details siehe Korrelation (Signalverarbeitung). In der Informationstheorie wird die Korrelation zweier Zufallsgrößen mit Hilfe der Transinformation und der Kullback-Leibler-Divergenz gemessen. 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 statistica per correlazione si intende una relazione tra due variabili statistiche tale che a ciascun valore della prima variabile corrisponda con una "certa regolarità" un valore della seconda. Non si tratta necessariamente di un rapporto di causa-effetto, ma semplicemente della tendenza di una variabile a variare in funzione di un'altra. Talvolta le variazioni di una variabile dipendono dalle variazioni dell'altra (ad esempio la relazione tra la statura dei padri e quella dei figli), talvolta sono comuni (relazioni tra la statura e il peso di un individuo); talvolta sono reciprocamente dipendenti (relazione tra prezzo e domanda di una merce: il prezzo influisce sulla domanda e la domanda influisce sul prezzo). Se dunque si cerca una correlazione statistica tra due grandezze ai fini della determinazione di una possibile relazione di causa-effetto si deve essere certi che non si tratti eventualmente di una correlazione spuria.
  • Korelasyon, olasılık kuramı ve istatistikte iki rassal değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü belirtir. Genel istatistiksel kullanımda korelasyon, bağımsızlık durumundan ne kadar uzaklaşıldığını gösterir.Farklı durumlar için farklı korelasyon katsayıları geliştirilmiştir. Bunlardan en iyi bilineni Pearson çarpım-moment korelasyon katsayısıdır. İki değişkenin kovaryansının, yine bu değişkenlerin standart sapmalarının çarpımına bölünmesiyle elde edilir. Pearson ismiyle bilinmesine rağmen ilk olarak Francis Galton tarafından bulunmuştur.
  • 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 si al aumentar 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).
  • 상관분석(Correlation Analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이다. 두변수는 서로 독립적인 관계로부터 서로 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation, Correlation coefficient)라 한다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수 ρ를 사용한다.상관관계의 정도를 파악하는 상관계수(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.
  • 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 Korrelazio anitza).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.
  • Korelace (z lat.) znamená vzájemný vztah mezi dvěma procesy nebo veličinami. Pokud se jedna z nich mění, mění se korelativně i druhá a naopak. Pokud se mezi dvěma procesy ukáže korelace, je pravděpodobné, že na sobě závisejí, nelze z toho však ještě usoudit, že by jeden z nich musel být příčinou a druhý následkem. To samotná korelace nedovoluje rozhodnout. V určitějším slova smyslu se pojem korelace užívá ve statistice, kde znamená vzájemný lineární vztah mezi znaky či veličinami x a y. Míru korelace pak vyjadřuje korelační koeficient, který může nabývat hodnot od −1 až po +1.
  • Współczynnik korelacji – liczba określająca w jakim stopniu zmienne są współzależne. Jest to miara korelacji dwóch (lub więcej) zmiennych. Istnieje wiele różnych wzorów określanych jako współczynniki korelacji. Większość z nich jest normalizowana tak, żeby przybierała wartości od −1 (zupełna korelacja ujemna), przez 0 (brak korelacji) do +1 (zupełna korelacja dodatnia).Najczęściej stosowany jest współczynnik korelacji r Pearsona. W przypadku rozkładu dalekiego od dwuwymiarowego normalnego lub istnienia w próbie obserwacji odstających współczynnik korelacji Pearsona może fałszywie wskazywać na nieistniejącą korelację (zjawisko to widać na przykładzie kwartetu Anscombe'a). Wady tej nie mają współczynniki rangowe, które z kolei mają mniejszą efektywność dla rozkładów bliskich normalnemu.
  • 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).
  • Este artigo abrange a correlação entre duas variáveis aleatórias. O termo correlação pode também significar a relação cruzada de duas funções ou a correlação eletrônica em sistemas moleculares.Em teoria da probabilidade e estatística, correlação, também chamada de coeficiente de correlação, indica a força e a direção do relacionamento linear entre duas variáveis aleatórias. No uso estatístico geral, correlação ou co-relação se refere a medida da relação entre duas variáveis, embora correlação não implique causalidade. Neste sentido geral, existem vários coeficientes medindo o grau de correlação, adaptados à natureza dos dados.Vários coeficientes são utilizados para situações diferentes. O mais conhecido é o coeficiente de correlação de Pearson, o qual é obtido dividindo a covariância de duas variáveis pelo produto de seus desvios padrão. Apesar do nome, ela foi apresentada inicialmente por Francis Galton.A correlação falha em capturar dependência em algumas instancias. Em geral é possível mostrar que há pares de variáveis aleatórias com forte dependência estatística e que no entanto apresentam correlação nula. Para esse caso devem-se usar outras medidas de dependência.
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  • En probabilités et en statistiques, étudier la corrélation entre deux ou plusieurs variables aléatoires ou statistiques numériques, c’est étudier l'intensité de la liaison qui peut exister entre ces variables.Le type le plus simple de liaison est la relation affine. Dans le cas de deux variables numériques, elle se calcule à travers une régression linéaire.La mesure de la corrélation linéaire entre les deux se fait alors par le calcul du coefficient de corrélation linéaire, noté r.
  • In de statistiek spreekt men van correlatie als er een min of meer (lineaire) samenhang blijkt te zijn tussen twee reeksen metingen of de mogelijke waarden van twee toevalsvariabelen. De sterkte van deze samenhang wordt beschreven met de correlatiecoëfficiënt.
  • Dalam teori probabilitas dan statistika, korelasi, juga disebut koefisien korelasi, adalah nilai yang menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier antara dua peubah acak (random variable). Salah satu jenis korelasi yang paling populer adalah koefisien korelasi momen-produk Pearson, yang diperoleh dengan membagi kovarians kedua variabel dengan perkalian simpangan bakunya. Meski memiliki nama Pearson, metode ini pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton.
  • 상관분석(Correlation Analysis)은 확률론과 통계학에서 두 변수간에 어떤 선형적 관계를 갖고 있는 지를 분석하는 방법이다. 두변수는 서로 독립적인 관계로부터 서로 상관된 관계일 수 있으며 이때 두 변수간의 관계의 강도를 상관관계(Correlation, Correlation coefficient)라 한다. 상관분석에서는 상관관계의 정도를 나타내는 단위로 모상관계수 ρ를 사용한다.상관관계의 정도를 파악하는 상관계수(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.
  • Korelace (z lat.) znamená vzájemný vztah mezi dvěma procesy nebo veličinami. Pokud se jedna z nich mění, mění se korelativně i druhá a naopak. Pokud se mezi dvěma procesy ukáže korelace, je pravděpodobné, že na sobě závisejí, nelze z toho však ještě usoudit, že by jeden z nich musel být příčinou a druhý následkem. To samotná korelace nedovoluje rozhodnout. V určitějším slova smyslu se pojem korelace užívá ve statistice, kde znamená vzájemný lineární vztah mezi znaky či veličinami x a y.
  • Korelasyon, olasılık kuramı ve istatistikte iki rassal değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü belirtir. Genel istatistiksel kullanımda korelasyon, bağımsızlık durumundan ne kadar uzaklaşıldığını gösterir.Farklı durumlar için farklı korelasyon katsayıları geliştirilmiştir. Bunlardan en iyi bilineni Pearson çarpım-moment korelasyon katsayısıdır. İki değişkenin kovaryansının, yine bu değişkenlerin standart sapmalarının çarpımına bölünmesiyle elde edilir.
  • Współczynnik korelacji – liczba określająca w jakim stopniu zmienne są współzależne. Jest to miara korelacji dwóch (lub więcej) zmiennych. Istnieje wiele różnych wzorów określanych jako współczynniki korelacji. Większość z nich jest normalizowana tak, żeby przybierała wartości od −1 (zupełna korelacja ujemna), przez 0 (brak korelacji) do +1 (zupełna korelacja dodatnia).Najczęściej stosowany jest współczynnik korelacji r Pearsona.
  • 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 Korrelazio anitza).Korrelazioaren norabideari buruz, aldagai batek gora egitean, besteak ere eskuarki gora egiten duenean, korrelazioa positiboa edo zuzena dela esaten da.
  • Este artigo abrange a correlação entre duas variáveis aleatórias. O termo correlação pode também significar a relação cruzada de duas funções ou a correlação eletrônica em sistemas moleculares.Em teoria da probabilidade e estatística, correlação, também chamada de coeficiente de correlação, indica a força e a direção do relacionamento linear entre duas variáveis aleatórias.
  • In statistics, dependence is any statistical relationship between two random variables or two sets of data. Correlation refers to any of a broad class of statistical relationships involving dependence.Familiar examples of dependent phenomena include the correlation between the physical statures of parents and their offspring, and the correlation between the demand for a product and its price.
  • Eine Korrelation (vom mittellateinischen correlatio für „(die) Wechselbeziehung“) beschreibt eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Ereignissen, Zuständen oder Funktionen. Zwischen Merkmalen, Ereignissen oder Zuständen braucht keine kausale Beziehung zu bestehen: manche Elemente eines Systems beeinflussen sich gegenseitig nicht; oder es besteht eine stochastische (= vom Zufall beeinflusste) Beziehung zwischen ihnen.
  • 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 si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.
  • In statistica per correlazione si intende una relazione tra due variabili statistiche tale che a ciascun valore della prima variabile corrisponda con una "certa regolarità" un valore della seconda. Non si tratta necessariamente di un rapporto di causa-effetto, ma semplicemente della tendenza di una variabile a variare in funzione di un'altra.
  • 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.
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  • Corrélation (statistiques)
  • Correlació
  • Correlación
  • Correlatie
  • Correlation and dependence
  • Correlazione (statistica)
  • Correlação
  • Korelace
  • Korelasi
  • Korelasyon
  • Korrelation
  • Korrelazio
  • Korreláció
  • Współczynnik korelacji
  • Корелация
  • Корреляция
  • 상관분석
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