Коэффициент корреляции

Коэффициент корреляции

     Уравнение регрессии всегда дополняется показателем тесноты связи. При использовании линейной регрессии (у нас линейная регрессия так как два переменные рассматриваются) в качестве такого показателя выступает линейный коэффициент корреляции, который можно  рассчитать по следующим формулам:

[pic 1]

но мы рассчитали сразу в екзеле с помощью функции корреляция 

Линейный коэффициент корреляции находится в пределах:

[pic 2]

Чем ближе абсолютное значение rxy к единице, тем сильнее линейная связь между факторами (при rxy = ± 1 имеем строгую функциональную зависимость). Но следует иметь в виду, что близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствия связи между признаками. При другой (нелинейной) спецификации модели связь между признаками может оказаться достаточно тесной.

Таблица 1. Корреляционная связь между численностью населения и потреблением электроэнергии в городе Нурсултан

Из таблицы можно сделать вывод, что между численностью населения и потреблением электроэнергии в городе Нурсултан есть сильная положительная корреляция так как сумма rxy = 0,950768767 (или можно округлить 0.95) и рост численности населения вызывает/увеличивает потребление электроэнергии в Нурсултане.

Таблица 2.  Корреляционная связь между численностью населения и потреблением теплоэнергии в городе Нурсултан

Из таблицы можно сделать вывод, что между численностью населения и потреблением теплоэнергии в городе Нурсултан есть сильная положительная корреляция так как сумма rxy = 0,9901132 (или можно округлить 0.99 это почти 1 а корреляция 1.0 показывает идеальную положительную корреляцию) и рост численности населения вызывает/увеличивает потребление теплоэнергии в Нурсултане.