Всичко работи локално. Числата се обработват в браузъра, сумите се изчисляват на страницата и нищо не се качва или съхранява. Въведи толкова двойки, колкото искаш; инструментът се обновява докато пишеш и работи офлайн след зареждане.
Безплатен калкулатор на коефициент на корелация
Работи изцяло в браузъра - без качване и без регистрация.
Стойности X / Стойности Y
Постави числа, разделени със запетаи, интервали или нови редове. X и Y трябва да имат еднакъв брой стойности.
Корелация на Пиърсън (r)-Въведи двойки стойности X и Y, за да видиш корелацията
R на квадрат (r²)--
-Двойки данни
-Ранг на Спирман (r)
-Ковариация
-Средна стойност на X
-Средна стойност на Y
-Стандартно отклонение на X
-Стандартно отклонение на Y
Регресионна права-
Какво е коефициент на корелация?
Коефициентът на корелация измерва колко силно се движат две променливи заедно, по скала от -1 до +1. Този безплатен калкулатор изчислява Пиърсъновото r от твоите двойки стойности X и Y, плюс r на квадрат, ранговата корелация на Спирман, ковариацията, средните стойности, стандартните отклонения и правата на регресия по метода на най-малките квадрати - всичко в браузъра.
Как се използва
- 1Въведи стойностите X. Постави или напиши първата променлива в полето X - числа разделени със запетаи, интервали или нови редове.
- 2Въведи стойностите Y. Добави съответстващите стойности Y във второто поле. X и Y трябва да имат еднакъв брой точки, наредени по ред.
- 3Прочети резултата. Пиърсъновото r се появява с описание на силата и посоката на обикновен език, заедно с r на квадрат, рхо на Спирман, ковариацията, средните стойности, стандартните отклонения и уравнението на регресията. Използвай Копирай резултатите, за да ги вземеш всички.
За кого е
- Студенти и изследователи, проверяващи Пиърсъновото r за лабораторен доклад, дипломна работа или статистически домашни без да отварят SPSS или R.
- Анализатори и маркетолози, тестващи дали две метрики (разходи и приходи, цена и търсене) наистина се движат заедно, преди да изградят модел.
- Специалисти по данни, бързо проверяващи корелацията и нейното r на квадрат, а след това посягащи към Спирман, когато зависимостта изглежда нелинейна.
- Преподаватели, демонстриращи положителна, отрицателна и близка до нула корелация с живи числа, които класът може да промени и преизчисли.
- Потребители на таблици, желаещи същия резултат като функциите CORREL и PEARSON на Excel, но с допълнителните статистики показани едно до друго.
Често задавани въпроси
Безплатен ли е този калкулатор на коефициент на корелация?
Да - 100% безплатно, без регистрация и без ограничение за броя точки от данни. Целото изчисление работи в браузъра и данните ти никога не се качват.
Как се изчислява коефициентът на корелация на Пиърсън?
Пиърсъновото r = (n·Sxy - Sx·Sy) / корен[(n·Sx² - (Sx)²)(n·Sy² - (Sy)²)], където n е броят двойки. Равно е на ковариацията на X и Y, разделена на произведението на техните стандартни отклонения, което дава стойност между -1 и +1.
Какво показва коефициентът на корелация?
Знакът му показва посока: положителен означава, че променливите растат заедно, отрицателен означава, че едната пада, докато другата расте. Размерът му показва сила: стойности близо до ±1 са тясна линейна зависимост, стойности близо до 0 означават малка или никаква линейна зависимост. Като ориентир, |r| под 0,2 е много слабо, 0,2-0,4 слабо, 0,4-0,6 умерено, 0,6-0,8 силно и над 0,8 много силно.
Какво е r на квадрат?
R на квадрат (r²) е Пиърсъновото r умножено по себе си. Това е делът на дисперсията на едната променлива, обяснен от другата, от 0 до 1. R равно на 0,8 дава r² = 0,64, което означава, че около 64% от вариацията е споделена.
Каква е разликата между корелацията на Пиърсън и корелацията на Спирман?
Пиърсъновата мери линейна зависимост между суровите стойности. Спирмановата прилага същата формула върху ранговете на стойностите, затова мери дали зависимостта е монотонна (последователно нарастваща или намаляваща), дори и да е извита, и е много по-малко чувствителна към крайни стойности. Инструментът показва и двете.
Колко точки от данни ми трябват?
Нужни са ти поне две двойки точки за изчисление на коефициента, но две точки винаги дават r = ±1, което е безсмислено. За резултат, на който може да се вярва, използвай повече точки - много учебници препоръчват 30 или повече, и винаги проверявай зависимостта, а не само числото r.
Защо коефициентът на корелация е неопределен?
Ако всяка стойност в X (или всяка стойност в Y) е еднаква, тази променлива има нулева дисперсия и формулата дели на нула, затова r не може да бъде дефинирано. Въведи данни, които реално варират в двете колони.
Съвпада ли с функцията CORREL на Excel?
Да. Стойността на Пиърсъновото r тук е идентична с функциите CORREL и PEARSON на Excel, а стандартните отклонения съответстват на STDEV (извадковата формула, която дели на n-1).