Correlazione lineare, Pearson - RETTA DI REGRESSIONE - STATISTICA

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CORRELAZIONE - DEFINIZIONE
La correlazione è una misura che esprime la relazione lineare esistente tra due variabili quantitative.
In altre parole ci dice se i dati relativi alle variabili considerate possono essere letti in un grafico cartesiano lungo una retta.
LIMITI DELLA CORRELAZIONE
Uno dei grossi limiti della correlazione è che non ci dice niente sulla relazione causa-effetto che esiste tra le due variabili prese in considerazione.
Questi ragionamento infatti sono spesso frutto di ipotesi in taluni casi.
Ad esempio se vogliamo capire la relazione causa effetto tra il reddito di un’impresa e la sua spesa per gli investimenti potremo fare questa considerazione.
Da un lato può essere vero che un’impresa che sta generando un reddito appena sufficiente a soddisfare le esigenze dei suoi soci potrebbe limitare gli investimenti.
In quest’ottica vedremo il reddito come variabile indipendente e gli investimenti come variabile dipendente.
Dall’altro lato è pur vero che un’impresa che tiene sempre viva la spesa per gli investimenti potrebbe generare a lungo andare un aumento del suo reddito.
In questo caso la variabile indipendente sono gli investimenti e quella dipendente è il reddito.
Ora sicuramente molti di voi mi faranno notare che c’è sempre la possibilità di indebitarsi.
Ma come sappiamo in questo mondo capitalistico sono poche le banche che decidono di sostenere progetti quando non ci sono garanzie sufficienti.
Analoga potrebbe essere la questione quando analizziamo il peso di un individuo e le calorie assunte settimanalmente.
Da un lato potremmo pensare, come lecito, che un aumento di assunzione di cibo (e quindi di calorie) possa portare ad un peso maggiore.
Dall’altro lato è ragionevole pensare che un individuo con peso maggiore sia portato all’assunzione di un quantitativo maggiore di calorie.
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[@Gigimancaa]

Molto utile!!

[@andreailmatematico]

Good !!

[@user-fz7ci1kt6f]

Graazieee

[@andreailmatematico]

Prego ;)

[@annasoldini2296]

non ho capito perché si fa la dev.st per 1103 (dove trovo questo numero9?

[@andreailmatematico]

La deviazione standard è la radice quadrata della varianza

[@d7_442]

I passaggi tutto chiaro. Ma a livello d'interpretazione? Cioè una volta che conosciamo la correlazione, ad esempio, tra btc ed eth e fatta la retta di regressione cosa possiamo dire?

[@andreailmatematico]

Se questa correlazione è prossima al +-1 allora il modello lineare è un buon modello per prevedere l’andamento di una variabile in funzione dell’altra. Ad esempio tra btc e eth c’è una alta correlazione positiva poiché siamo prossimi al +1 I dati saranno dunque molto vicini alla retta di regressione Quando la correlazione è vicina allo zero allora il modello lineare diventa inutile per fare previsioni Questo significa che bisogna riccorrere ad altri modelli per descrivere la x in funzione della y Come ad esempio modelli parabolici , esponenziali o logaritmici Di solito in questa situazione abbiamo una nube di dati dispersa Quando la correlazione assume valori +-0,5 si parla di media correlazione In questo caso la variabilità delle y è spiegata almeno al 25% dalla y

[@fabiocacciapuoti8332]

Ciao Andrea, ho scoperto oggi le tue lezioni che ho seguito fino alla correlazione lineare, Pearson... Fino a quella precedente è tutto spiegato in maniera elementare ed efficace ma da questa in poi sembra di essere passati da una delle prime ad una delle lezioni molto più professionali (come difficoltà). C'è qualcosa in mezzo che possa approcciare a quest'ultima? Ti scrive un farmacista (età 53 anni) che di statistica ha fatto ben poco e vorrebbe ampliare la sua cultura. Ti ringrazio e ti faccio i miei complimenti. Fabio

[@andreailmatematico]

Ciao Fabio L’argomento della correlazione è collegato alla teoria della retta di regressione Dietro questo concetto ruotano i concetti di Media, varianza e covarianza Che si trovano nella statistica base In questo link andreailmatematico.it/corsi-statistica/ trovi i corsi di statistica Il primo dei corsi è proprio dedicato alla statistica descrittiva Alla fine del quale trovi proprio la retta di regressione Ovviamente i. Inverti che servono a capirla sono proprio nelle lezioni precedenti Tutte belle ordinatr

[@fabiocacciapuoti8332]

@@andreailmatematico Ottimo, aspettavo questa informazione per acquistare il corso Grazie

[@andreailmatematico]

@@fabiocacciapuoti8332 grande

[@vanarian9830]

È già uscito il video in cui fai vedere come si importano e si gestiscono i dati su Excel?

[@andreailmatematico]

Quello non ancora…