Korelacionit

Korelacionit është një masë që përshkruan lidhjen midis dy ose më shumë variablave. Në statistikë, ai tregon në çfarë mase ndryshimet në një variabël shoqërohen me ndryshimet në një variabël tjetër. Korelacioni mund të jetë pozitiv, negativ ose zero dhe mund të ndodhtë në mënyrë lineare ose jo lineare.

Njohja e tipareve kryesore të korelacionit përfshin: korelacion pozitiv tregon që variablat ndryshojnë në të njëjtën drejtim, ndërsa korelacioni negativ tregon një drejtim kundërthyes. Kur vlera është afër zero, lidhja lineare mes variablave konsiderohet e dobët ose e paqartë. Përveç korelacionit lineare, ekzistojnë vlerësime joparametrike të lidhjes, si korrelacioni Spearman dhe Kendall, që përdorin renditjen e të dhënave dhe janë më të mirë kur lidhja është jo lineare ose kur të dhënat janë jashtëzakonisht jo të imënta.

Mjetet kryesore për matjen e korelacionit janë koeficienti i korelacionit të Pearson-it (r), i cili ndryshon nga -1 në 1 dhe interpretohet si shkalla e lidhjes lineare mes dy variablave. Rrjedhimisht, r = cov(X,Y) / (s_X s_Y). Spearman rho dhe Kendall tau janë alternativa që kërkojnë tolerancë për rankin dhe janë më të përshtatshme për të dhëna joparametrike.

Korelacioni ka kufizime dhe nuk tregon shkakun, dmth korrelacioni nuk do të thotë shkaktim. Ai mund të ndiqet nga efektet e outlierëve, nga kufizimet e gamës së të dhënave dhe nga marrëdhënie jo lineare. Përdoret gjerësisht në eksplorimin e të dhënave, kontrollin e hipotezave, zgjidhjen e karakteristikave dhe ekonominë, shpikjen e shkencave të sjelljes dhe biologjinë. Historikisht, koeficientët e parë të korelacionit u tërhoqën nga Karl Pearson, ndërsa korrelacioni i rendit u shfaq me Spearman. Korelacionit mbetet një mjet themelor për vlerësimin e lidhjeve midis variablave në të dhëna të ndryshme.