相关示例|正负相关
统计中的相关示例
正相关的例子包括运动消耗的卡路里，随着运动水平的增加，燃烧的卡路里也将增加，而负相关的例子包括钢铁价格与钢铁公司股价之间的关系，钢材价格上涨，钢铁公司的股价将下降。
在统计中，相关性主要用于分析所考虑变量之间关系的强度，并且还可以测量给定数据集之间是否存在任何关系，即线性关系以及它们之间的关联程度。在统计领域中用于相关的一种常用量度是Pearson相关系数。以下“相关性”示例概述了最常见的相关性。
范例＃1
Vivek和Rupal是兄弟姐妹，Rupal比Vivek长3年。他们的父亲Sanjeev是一名统计学家，他对进行身高与体重之间的线性关系研究感兴趣。因此，自他们出生以来，他一直在注意各个年龄段的身高和体重，得出以下数据：
他试图确定年龄，身高和体重之间是否存在关联，并且两者之间是否存在区别？
解决方案：
>我们将首先绘制一个散点图，然后得出卢帕（Rupal）和维维克（Vivek）的年龄，身高和体重的结果。
随着年龄的增长，身高增加，体重也增加，因此似乎存在正相关关系，换句话说，身高与年龄之间存在正相关关系。此外，他观察到体重在波动并且不稳定，它可能略有增加或减少，但是他观察到身高与体重之间存在正相关关系，即身高增加时体重也趋于增加。
因此，他观察到这里存在两个重要的关系，即与年龄的关系-身高的增加和身高的增加，体重也增加，因此所有三位成员都呈正相关。
范例＃2
约翰为暑假感到兴奋。但是，他的父母担心，因为这名少年将坐在家里并在手机上玩游戏，并且一直都在打开空调。注意到去年他们使用的各种温度和单位，发现了有趣的数据，他们希望预测即将到来的五月账单，他们希望温度接近40°C，但是他们想知道是否存在任何相关性温度和电费之间？
解决方案：
让我们通过图表进行分析。
我们绘制了电费单和温度，并记录了它们的各个要点。温度较低时，温度与电费之间似乎存在相关性，电费处于受控状态，这是有道理的，因为家庭将减少使用空调，并且当温度升高时，使用空调，间歇泉将增加，这将给他们带来更高的成本，这从上图可以明显看出，其中电费大幅上涨。
由此，我们可以得出结论，没有线性关系，但是存在正相关。因此，家庭可以再次期望账单金额在6400到7000之间。
例子＃3
汤姆（Tom）开始了一项新的餐饮业务，他首先在其中分析制作三明治的成本以及应该以什么价格出售。在与目前正在出售三明治的各种厨师交谈之后，他收集了以下信息。
汤姆深信，“三明治”的数量与制作总成本之间存在正线性关系。分析这个说法是否正确？
解决方案：
在绘制出的三明治数量与制作成本之间的关系点之后，它们之间肯定存在正相关关系。
从上表可以看出，是的，两者之间存在正线性关系，如果运行相关，则该关系将为+1。因此，随着他制作更多的三明治，成本将增加，并且随着制作更多的三明治，这似乎是有效的，它将需要更多的蔬菜，因此也需要面包。因此，这基于给定的数据具有正的理想线性关系。
例子＃4
Rakesh投资ABC股票已有很长时间了。他想知道ABC股票是否对市场有利。由于他还投资了追踪市场指数的ETF基金。他收集了以下ABC和Index股票过去12个月的月度数据。
使用相关性，确定ABC股票与市场的关系类型以及是否对冲投资组合？
解决方案：
使用下面的相关系数公式，将ABC股票价格变化视为x，将市场指数变化视为y，我们得到的相关系数为-0.90
显然，这是接近完美的负相关性，换句话说，是负相关性。
因此，随着市场的上涨，ABC的股票价格下跌，而当市场下跌时，ABC的股票价格上涨，因此它是对投资组合的良好对冲。
结论
可以得出结论，两个变量之间可能存在相关性，但不一定是线性关系。可能存在指数相关或对数相关，因此，如果得到的结果表明存在正相关或负相关，则应通过在图表上绘制变量并找出是否确实存在任何关系或是否存在刺激来进行判断。相关性。
