상관관계 ① 상관관계 한 변수가 변화함에 따라 다른 변수가 어떻게 변화하는지와 같은 변화의 강도와 방향 ② 공분산(covariance) 두 확률변수 X, Y의 방향의 조합(선형성) Cov(x,y)=E[(X-μx )(Y- μy )] 공분산의 부호가 +이면 두 변수는 양의 방향성, 공분산의 부호가 –이면 두 변수는 음의 방향성을 가짐 X,Y가 독립이면 Cov(X,Y)=0 ③ 상관계수(Correlation coefficient) 두 변수의 상관관계를 알아봄 -1≤r≤1 상관분석 출처 : 2020 전면 개정판 ADsP 데이터 분석 준전문가 DATAEDU

상관분석과 상관계수 자동차의 중랴잉 커지면 연비는 감소하는 추세 추세의 모양이 선(line) 모양이어서 중량과 연비는 '선형적 관계'에 있다고 표현 선형적 관계라고 해도 강한 선형적 관계가 있고 약한 선형적 관계도 있음 상관분석(correlation anaylsis) : 얼마나 선형성을 보이는지 수치상으로 나타낼 수 있는 방법 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient) : 그림1 -1 ≤ r ≤ 1 r > 0 : 양의 상관관계(x가 증가하면 y도 증가) r < 0 : 음의 상관관계(x가 증가하면 y는 감소) r = 0 : 상관관계 없음 r이 1이나 -1에 가까울수록 x,y의 상관성이 높음 상관계수의 계산 음주정도와 혈중 알콜농도의 상관성 조사 더보기 # 상관계수 계산 ..