"피어슨 상관계수"의 두 판 사이의 차이

2020년 11월 18일 (수) 01:35 기준 최신판

1 개요[ | ]

Pearson correlation coefficient (PCC), Pearson product-moment correlation coefficient (PPMCC), Pearson's r
피어슨 상관계수, 피어슨 적률상관계수, 피어슨 적률상관, 피어슨의 상관계수, 적률상관계수, 피어슨 상관, 상관계수

두 변수 사이의 선형적 상관계수
'상관계수'라고 하면 보통 이것
공분산을 두 변수의 표준편차의 곱으로 나눈 값

즉,공분산을 표준화한 값

값의 범위는 -1 ~ 1
두 변수 사이의 직선관계를 나타낸다.
0이면 선형적 관계가 아닌 것을 의미하는데, 선형적이지 않은 다른 관계가 있을 수도 있으니 주의가 필요하다.
-1 또는 1에 가까우면 상관이 높다.

2 가정[ | ]

모두 만족해야 한다.

선형성(linearity) - 두 변수가 선형적 관계여야 한다.
정규성(normality) - 각 변수는 정규분포를 따라야 한다.
등분산성(homoscedasticity) - 두 변수의 분산이 같아야 한다.
X와 Y는 독립

3 계산 예시[ | ]

4 같이 보기[ | ]

5 참고[ | ]

@@ 1번째 줄: / 1번째 줄: @@
 ==개요==
-;Pearson product-moment correlation coefficient; PPMCC, PCC, Pearson's r
+;Pearson correlation coefficient (PCC), Pearson product-moment correlation coefficient (PPMCC), Pearson's r
-;피어슨 적률상관계수
+;피어슨 상관계수, 피어슨 적률상관계수, 피어슨 적률상관, 피어슨의 상관계수, 적률상관계수, 피어슨 상관, 상관계수
 * 두 변수 사이의 선형적 상관계수
+* '[[상관계수]]'라고 하면 보통 이것
+* 공분산을 두 변수의 표준편차의 곱으로 나눈 값
+:즉,공분산을 표준화한 값
+* 값의 범위는 -1 ~ 1
+* 두 변수 사이의 직선관계를 나타낸다.
+* 0이면 선형적 관계가 아닌 것을 의미하는데, 선형적이지 않은 다른 관계가 있을 수도 있으니 주의가 필요하다.
+* -1 또는 1에 가까우면 상관이 높다.
-https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/34/Correlation_coefficient.png/400px-Correlation_coefficient.png
+[[파일:Correlation_coefficient.png|500px]]
-https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d4/Correlation_examples2.svg/400px-Correlation_examples2.svg.png
+[[파일:Correlation_examples2.svg|500px]]
+==가정==
+모두 만족해야 한다.
+* [[선형성]](linearity) - 두 변수가 선형적 관계여야 한다.
+* [[정규성]](normality) - 각 변수는 정규분포를 따라야 한다.
+* [[등분산성]](homoscedasticity) - 두 변수의 분산이 같아야 한다.
+* X와 Y는 독립
+==계산 예시==
+* [[R 상관계수]]
+* [[NumPy 상관계수]]
+* [[SciPy 상관계수]]
 ==같이 보기==
-*[[상관계수]]
+* [[공분산]]
+* [[상관계수]]
+* [[양류상관계수]]
+* [[스피어만 상관계수]]
-==참고 자료==
+==참고==
-* https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficient
+* {{영어위키백과|Pearson correlation coefficient}}
+* {{위키백과}}
+* {{위키낱말사전}}
+* {{다음사전}}
+* {{다음백과}}
+* {{네이버사전}}
+* {{네이버백과}}
+* {{나무위키}}
+* {{리브레위키}}
-[[분류: 통계]]
+[[분류: 상관계수]]