Diferença entre correlação positiva e correlação negativa

Correlação positiva vs Correlação negativa

Correlação é uma medida da força do relacionamento entre duas variáveis. O coeficiente de correlação quantifica o grau de alteração de uma variável com base na alteração da outra variável. Na estatística, a correlação está ligada ao conceito de dependência, que é a relação estatística entre duas variáveis.

O coeficiente de correlação de Pearson ou o coeficiente de correlação momento-produto de Pearson, ou simplesmente o coeficiente de correlação é obtido pelas seguintes fórmulas.

Para uma população:

Para uma amostra:

e a expressão a seguir é equivalente à expressão acima.

e são pontuações padrão de X e Y, respectivamente.  é a média es_X e s_Y são os desvios padrão de X e Y.

O coeficiente de correlação de Pearson (ou apenas o coeficiente de correlação) é o coeficiente de correlação mais comumente usado e válido apenas para uma relação linear entre as variáveis. r é um valor entre -1 e 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Se r = 0, não existe relacionamento e, se r ≥ 0, a relação é diretamente proporcional e o valor de uma variável aumenta com a outra. Se r ≤ 0, uma variável diminui à medida que a outra aumenta e vice-versa.

Devido à condição de linearidade, o coeficiente de correlação r também pode ser usado para estabelecer a presença de uma relação linear entre as variáveis.

Qual é a diferença entre Correlação Positiva e Correlação Negativa?

• Quando há uma correlação positiva (r> 0) entre duas variáveis ​​aleatórias, uma variável se move proporcional à outra variável. Se uma variável aumenta, a outra aumenta. Se uma variável diminui, a outra também diminui.

• Quando há uma correlação negativa (r < 0) between the two random variables, variables moves opposing each other. If one variable increases the other decreases and vice versa.

• Uma linha que se aproxima de uma correlação positiva tem gradiente positivo, e uma linha que aproxima uma correlação negativa tem um gradiente negativo.