상관계수,correlation_coefficient

Difference between r1.7 and the current

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> $\rho_{XY}=\frac{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})^2}\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(Y_i-\bar{Y})^2}}$

식을 잘 보면 [[분자,numerator]] { pagename confirmed via KmsK:분자 }는 공분산과 똑같고
식을 잘 보면 [[분자,numerator]]는 공분산과 똑같고
[[분모,denominator]]{ Ndict:분모 pagename confirmed via KmsK:분모 }는 √(X의 공분산) √(Y의 공분산) 임을 볼 수 있다.

공분산 vs 상관계수
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[[https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3338169&cid=47324&categoryId=47324 수학백과: 상관계수]]


WtEn:correlation_coefficient
[[WtEn:correlation_coefficient]] = https://en.wiktionary.org/wiki/correlation_coefficient
두 RV간의 linear relationship의 strength와 direction에 대해 알아내는 방법 중 하나

via KmsK:상관계수 :
표본상관계수 sample correlation .... sample correlation coefficient ? Ndict:표본상관계수 Ggl:표본상관계수
단순상관계수 simple correlation coefficient Ndict:단순상관계수 Ggl:단순상관계수

 
일반적인 게 Pearson? chk
일반적인 게 Pearson.
[[Pearson_correlation_coefficient]] =,Pearson_correlation_coefficient . Pearson_correlation_coefficient
{
Pearson correlation coefficient
피어슨 상관계수
https://freshrimpsushi.github.io/posts/pearson-correlation-coefficient/
[[WpKo:피어슨_상관_계수]] = https://ko.wikipedia.org/wiki/피어슨_상관_계수
[[WpEn:Pearson_correlation_coefficient]] = https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient
https://freshrimpsushi.github.io/ko/posts/57/
} ... NN:"Pearson 상관계수" Bing:"Pearson 상관계수" Ggl:"Pearson 상관계수"

[[WtEn:Spearman's_rank_correlation_coefficient]]
[[WpKo:스피어먼_상관_계수]]
[[WpEn:Spearman's_rank_correlation_coefficient]]

Ndict:상관계수
Ndict:"correlation coefficient"
Ggl:"correlation coefficient"
"correlation coefficient"
[[VG:상관계수,correlation_coefficient]]

= MKL =
[[공분산,covariance]] - 매우 비슷한 개념, 다만 scaling만 다른?
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[[결정계수]]
KmsE:
determination_coefficient ?
 
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Up: [[상관,correlation]] [[계수,coefficient]]



상관계수
coefficient of correlation
correlation coefficient

via ㄷㅎㅈ 2-2 25m

상관계수(cor. coeff.)
$\displaystyle \rho_{XY}=\frac{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})^2}\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(Y_i-\bar{Y})^2}}$

식을 잘 보면 분자,numerator는 공분산과 똑같고
분모,denominator{ Ndict:분모 pagename confirmed via KmsK:분모 }는 √(X의 공분산) √(Y의 공분산) 임을 볼 수 있다.

공분산 vs 상관계수
  • Cov(Height(cm), Weight(kg)) vs. Cov(Height(m), Weight(g))
  • ...같은 경우, 공분산은 다르지만 상관계수는 같음


TODO 이하 WIKIFY NOT DONE



WtEn:correlation_coefficient = https://en.wiktionary.org/wiki/correlation_coefficient
두 RV간의 linear relationship의 strength와 direction에 대해 알아내는 방법 중 하나

via KmsK:상관계수 :
표본상관계수 sample correlation .... sample correlation coefficient ? Ndict:표본상관계수 Ggl:표본상관계수
단순상관계수 simple correlation coefficient Ndict:단순상관계수 Ggl:단순상관계수




MKL

공분산,covariance - 매우 비슷한 개념, 다만 scaling만 다른?

결정계수
KmsE:
determination_coefficient ?