Korelasyon

Korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü gösterir.

Korelasyon

Pearson korelasyonu iki değişkenin doğrusal ilişkisini -1 ile 1 arasında ölçer: 1 tam pozitif, -1 tam negatif, 0 doğrusal ilişki yok.

boy = np.array([160, 170, 180, 190])
kilo = np.array([55, 65, 72, 85])
print(np.corrcoef(boy, kilo)[0, 1])   # 0.99...

np.corrcoef bir matris döndürür; köşegen her zaman 1'dir, [0, 1] iki değişken arasındaki değerdir.

Korelasyonun sınırları

Korelasyon yalnızca doğrusal ilişkiyi yakalar. y = x² gibi simetrik bir ilişkide tam bağımlılık olsa da korelasyon 0 çıkabilir:

x = np.array([-2, -1, 0, 1, 2])
print(np.corrcoef(x, x ** 2)[0, 1])   # 0.0

Ayrıca korelasyon nedensellik değildir: dondurma satışıyla boğulma vakaları birlikte artar, çünkü ikisinin de nedeni sıcak havadır.

Uygulama Korelasyonu hesapla

calisma (saat) ile not_ arasındaki korelasyonu np.corrcoef ile hesapla ve 3 basamağa yuvarlayıp yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np

calisma = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
not_ = np.array([50, 55, 65, 70, 80])

r = np.corrcoef(calisma, not_)[0, 1]
print(round(r, 3))

Kendini test et

Korelasyon -0.95 ise ne söylenebilir?
- Zayıf pozitif ilişki vardır
- Biri artarken diğeri güçlü biçimde azalır
- İlişki yoktur
- Biri diğerine neden olur
Cevabı göster

Biri artarken diğeri güçlü biçimde azalır — İşaret yönü, büyüklük gücü anlatır; korelasyon nedensellik kanıtlamaz.
İki değişken arasındaki korelasyonu al.
```
r = np.corrcoef(a, b)[____]
```
Cevabı göster
```
r = np.corrcoef(a, b)[0, 1]
```
Değerleri anlamlarıyla eşleştir.

1

Tam pozitif doğrusal
-1

Tam negatif doğrusal
0

Doğrusal ilişki yok
0.3

Zayıf pozitif

Sıradaki ders: Özet - İstatistik

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler