Cómo hacer un análisis de correlación
1. Análisis de datos:
Visualiza datos y analiza correlaciones dibujando gráficos. Visualice los datos, como dibujar un gráfico de líneas biaxiales y un gráfico de dispersión, para comparar claramente las tendencias cambiantes de los datos y analizar la correlación.
2. Cálculo de la covarianza:
La covarianza puede medir el error general de dos variables. Si las tendencias cambiantes de dos variables son consistentes, la covarianza es positiva, lo que indica que las dos variables están relacionadas positivamente.
3. Calcula el coeficiente de correlación:
El valor del coeficiente de correlación está entre -1 y 1, donde 1 significa que las dos variables están completamente relacionadas linealmente y -1 significa que las dos variables están completamente relacionadas linealmente. que las dos variables están completamente correlacionadas, 0 significa que las dos variables no están correlacionadas.
4. Análisis de regresión:
Utilice regresión única para dos variables y regresión múltiple para más de dos variables.
5. Calcular la entropía de la información y la información mutua:
A través de este método podemos descubrir qué características están estrechamente relacionadas con el resultado final.
Categorías de análisis de relevancia:
1. Análisis financiero:
También conocido como análisis de utilidad, es parte de la contabilidad financiera, lo que significa que la información contable debe estar relacionado con la información La toma de decisiones económicas del usuario es relevante, es decir, las personas pueden usar información contable para tomar decisiones económicas relevantes. El propósito del análisis de correlación es mejorar la capacidad de toma de decisiones económicas y la capacidad de pronóstico del usuario.
2. Análisis económico:
La estadística y la correlación analítica son métodos comúnmente utilizados en economía. Correlación significa que cuando existe un vínculo entre dos factores, una manifestación típica es que una variable cambiará con la otra variable. La correlación se puede dividir en correlación positiva y correlación negativa.
3. Análisis estadístico:
El proceso de cálculo del coeficiente de correlación se puede expresar como: cada variable se convierte en unidades estándar y el promedio de los productos es el coeficiente de correlación. La relación entre dos variables se puede representar visualmente mediante un diagrama de dispersión. Existe una fuerte correlación entre las variables cuando están estrechamente agrupadas alrededor de una línea recta.
4. Análisis matemático:
Cuando la desviación estándar de dos variables no es cero, define el coeficiente de correlación. Cuando una o dos variables están sujetas a errores de medición, su correlación se debilita.