क्या है संबंध है और कैसे की व्याख्या करने के लिए मूल्य के गुणांक

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2018-09-19 12:40:20

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हमारी दुनिया में सब कुछ परस्पर है, जहां यह है नग्न आंखों को दिखाई है, लेकिन कहीं न कहीं लोगों को भी शक नहीं करते हैं, अस्तित्व के बारे में इस तरह की निर्भरता है । हालांकि, आंकड़े, जब जिक्र करने के लिए आपसी निर्भरता, अक्सर शब्द का प्रयोग "संबंध". यह हो सकता है अक्सर पाया आर्थिक साहित्य में है । चलो कोशिश करते हैं क्या है समझने के लिए इस अवधारणा का सार क्या कर रहे हैं, अनुपात और कैसे की व्याख्या करने के लिए जिसके परिणामस्वरूप मूल्यों है । <आइएमजी alt="क्या है एक सहसंबंध" ऊंचाई="310" src="/images/2018-Apr/02/2b4f828bc31a6e1bce627a2eeb647813/1.jpg" चौड़ाई="300" />

अवधारणा

तो, संबंध क्या है? एक नियम के रूप में, इस शब्द का मतलब है एक सांख्यिकीय संबंध के बीच दो या दो से अधिक मापदंडों. यदि आप मूल्य परिवर्तन की एक या उनमें से अधिक, यह अनिवार्य रूप से मूल्य को प्रभावित करता है दूसरों की. करने के लिए गणितीय की ताकत का निर्धारण इस तरह के अन्योन्याश्रय आम है का उपयोग करने के लिए कारकों की एक किस्म है । यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि मामले में बदल रहा है जब एक पैरामीटर के लिए नेतृत्व नहीं करता है एक प्राकृतिक परिवर्तन में अन्य, लेकिन प्रभाव पर किसी भी सांख्यिकीय विवरण इस पैरामीटर के, कड़ी संबंध नहीं है, लेकिन सिर्फ आंकड़े.

इतिहास के कार्यकाल

बेहतर करने के क्रम में समझने की क्या संबंध है, चलो उतर रही है और nbsp;. इस अवधि में दिखाई दिया XVIII सदी के प्रयासों के लिए धन्यवाद फ्रेंच जीवाश्म विज्ञानी जार्ज कुवियर. इस वैज्ञानिक विकसित तथाकथित “कानून के संबंध में" के अंगों और भागों के रहने वाले प्राणियों, जो की अनुमति बहाल करने के लिए देखो के एक प्राचीन जीवाश्म जानवर, केवल कुछ बनी हुई है । सांख्यिकी में, इस शब्द प्रयोग में आया 1886 में एक हल्के हाथ से सांख्यिकी और अंग्रेजी जीवविज्ञानी फ्रांसिस Galton. के नाम में शब्द पहले से ही शामिल हैं अपने अर्थ: नहीं बस और नहीं केवल एक कनेक्शन और ndash; “संबंधों”, और रिश्ता होने के बीच एक क्रॉस संयुक्त और ndash; “सह-संबंध और rdquo;. हालांकि, के लिए स्पष्ट रूप से समझाने के गणितीय है कि इस तरह के एक संबंध केवल शिष्य की Galton, एक जीवविज्ञानी और गणितज्ञ लालकृष्ण Pearson (1857 – 1936). यह वह था जो पहली बार लाया सटीक सूत्र की गणना करने के लिए गुणांक है । <आइएमजी alt="जोड़ी सहसंबंध" ऊंचाई="282" src="/images/2018-Apr/02/2b4f828bc31a6e1bce627a2eeb647813/2.jpg" चौड़ाई="425" />

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इस जोड़ी सहसंबंध

तथाकथित के बीच संबंध दो विशिष्ट चर. उदाहरण के लिए, यह साबित कर दिया है कि वार्षिक विज्ञापन की लागत संयुक्त राज्य अमेरिका में कर रहे हैं बहुत बारीकी से संबंधित करने के लिए आकार के सकल घरेलू उत्पाद. यह अनुमान है कि इन मूल्यों के बीच की अवधि में 1956 से 1977 के लिए, सहसंबंध गुणांक की राशि 0,9699. एक और उदाहरण – की संख्या का दौरा करने के लिए ऑनलाइन स्टोर में है और इसकी बिक्री की मात्रा. निकट संबंधों की पहचान के बीच इन चर, के रूप में बिक्री के बियर और हवा के तापमान, औसत तापमान के लिए एक विशिष्ट स्थान में वर्तमान और पिछले वर्ष आदि । कैसे की व्याख्या करने के लिए सहसंबंध गुणांक? बस ध्यान दें कि यह मान -1 से 1 करने के लिए है, जहां नकारात्मक संख्या को इंगित करता है के विपरीत, और सकारात्मक और ndash; एक सीधा संबंध नहीं है । बड़ा मॉड्यूल गणना परिणाम है, मजबूत परिमाण के एक दूसरे को प्रभावित करते है । शून्य का एक मूल्य की कमी को इंगित करता निर्भरता, एक मूल्य के कम से कम 0.5 इंगित करता है एक कमजोर है, लेकिन अन्यथा - एक स्पष्ट संबंध है ।

Pearson सहसंबंध

पर निर्भर करता है कि किस पैमाने पर मापा चर की गणना के लिए इस्तेमाल एक या एक और सूचक (गुणांक के Fechner, स्पीयरमैन, केंडल, आदि.). जब जांच अंतराल मूल्यों के साथ, सबसे अधिक इस्तेमाल किया सूचक द्वारा आविष्कार किया है, कार्ल Pearson. Pearson सहसंबंधइस अनुपात की डिग्री इंगित करता रैखिक संबंध दो मापदंडों के बीच है । जब लोगों के बारे में बात के साथ संबंध के लिए सम्मान की सबसे इसका मतलब है. यह आंकड़ा इतना लोकप्रिय हो गया है कि उसके सूत्र एक्सेल में और, अगर वांछित, बहुत मुश्किल हो सकता है खोजने के लिए क्या संबंध है, विवरण में नहीं जा रहा से जटिल फार्मूले. वाक्य रचना इस समारोह के रूप में: PEARSON(array1, array2). के रूप में पहले और दूसरे सरणियों आम तौर पर सम्मिलित उचित संख्या पर्वतमाला.


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Alin Trodden - लेख के लेखक, संपादक
"हाय, मैं कर रहा हूँ Alin दलित. मैं ग्रंथ लिखता हूं, किताबें पढ़ता हूं, और छापों की तलाश करता हूं । और मैं आपको इसके बारे में बताने में बुरा नहीं हूं । मैं दिलचस्प परियोजनाओं में भाग लेने के लिए हमेशा खुश हूं."

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