WnioskowanieStatystyczne/Interpretacja współczynnika korelacji

Wnioskowanie_Statystyczne_-_wykład

Interpretacja współczynnika korelacji

Rozważmy wariancję zmiennej [math]y[/math] z poprzedniego rozdziału. Niech [math]y_{i}^{p}=a+bx_{i}[/math]

[math] \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-\overline{y})^{2}= \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-y_{i}^{p}+y_{i}^{p}-\overline{y} )^{2}= [/math] [math] \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-y_{i}^{p})^{2}+\underset{i=1}{ \overset{N}{\sum }}(y_{i}^{p}-\overline{y})^{2}+2\underset{i=1}{\overset{N}{ \sum }}(y_{i}-y_{i}^{p})(y_{i}^{p}-\overline{y}) [/math]

Całkowitą wariancję zmiennej [math]y[/math] można podzielić na dwa człony: wariancję estymaty [math]y_{i}^{p}[/math] wokół wartości średniej [math]\overline{y}[/math] i wariancję obserwowanych [math]y_{i}[/math] wokół estymaty [math]y_{i}^{p}[/math] (trzeci człon znika):

[math] \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-\overline{y})^{2}= \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-y_{i}^{p})^{2}+\underset{i=1}{ \overset{N}{\sum }}(y_{i}^{p}-\overline{y})^{2} [/math]

Współczynnik korelacji liniowej (Pearsona)

Rozwżmy wariancję tłumaczoną przez model

[math]\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}^{p}-\overline{y})^{2} [/math],

Ponieważ [math]\forall_i (y_i - \overline{y}) = b (x_i - \overline{x} )[/math],

[math] \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}^{p}-\overline{y})^{2} = b \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x})^{2} [/math]

przypominamy wyprowadzone w poprzednim rozdziale zależności:

[math] b=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x})(y_{i}- \overline{y})}{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x})^{2}}, \qquad a=\overline{y}-b\overline{x} [/math]

oraz wzór na estymator współczynnika korelacji liniowej

[math] r_{x, y}= \frac{\sigma_{x, y}}{\sigma_x \sigma_y}= \frac{E\left( \left(x-\mu_{x})(y-\mu_{y}\right)\right)} {\sqrt{E\left( (x-\mu_{x})^2\right) E\left( (y-\mu_{y})^2\right)}}, [/math]

jego kwadrat estymujemy jako

[math] r^{2}=\frac{\left( \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}- \overline{x})(y_{i}-\overline{y})\right) ^{2}}{\underset{i=1}{\overset{N}{ \sum }}(x_{i}-\overline{x})^{2}\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}- \overline{y})^{2}} [/math]

Podstawiając [math] \forall_i (y_i - \overline{y}) = b (x_i - \overline{x} ) [/math], oraz [math] b=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x})(y_{i}- \overline{y})}{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x})^{2}} [/math]

do wyrażenia na wariancję tłumaczoną przez model

[math]\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}^{p}-\overline{y})^{2} [/math],

dostajemy:

[math] \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}^{p}-\overline{y})^{2} = b \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x})^{2} =\frac{\left( \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x})(y_{i}-\overline{y} )\right) ^{2}}{\left( \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x} )^{2}\right) ^{2}}\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x} )^{2}=\\ =\frac{\left( \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}-\overline{x} )(y_{i}-\overline{y})\right) ^{2}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(x_{i}- \overline{x})^{2}}\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-\overline{y} )^{2}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-\overline{y})^{2}}=r^{2} \underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-\overline{y})^{2} [/math]

czyli

[math] {r^{2}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}^{p}- \overline{y})^{2}}{\underset{i=1}{\overset{N}{\sum }}(y_{i}-\overline{y})^{2} }\ } [/math]

Przykładowe wartości współczynnika korelacji dla 300 par [math](x, y)[/math] o różnych stopniach współzależności.

Ciekawe przykłady korelacji liniowych dla zależności nieliniowych podaje artykuł z Wikipedii

Istotność statystyczna współczynnika korelacji

...to osobny problem :-)