Индекс корреляции в excel

Содержание

• Суть корреляционного анализа
• Расчет коэффициента корреляции
  • Способ 1: определение корреляции через Мастер функций
  • Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа
• Вопросы и ответы

Корреляционный анализ – популярный метод статистического исследования, который используется для выявления степени зависимости одного показателя от другого. В Microsoft Excel имеется специальный инструмент, предназначенный для выполнения этого типа анализа. Давайте выясним, как пользоваться данной функцией.

Суть корреляционного анализа

Предназначение корреляционного анализа сводится к выявлению наличия зависимости между различными факторами. То есть, определяется, влияет ли уменьшение или увеличение одного показателя на изменение другого.

Если зависимость установлена, то определяется коэффициент корреляции. В отличие от регрессионного анализа, это единственный показатель, который рассчитывает данный метод статистического исследования. Коэффициент корреляции варьируется в диапазоне от +1 до -1. При наличии положительной корреляции увеличение одного показателя способствует увеличению второго. При отрицательной корреляции увеличение одного показателя влечет за собой уменьшение другого. Чем больше модуль коэффициента корреляции, тем заметнее изменение одного показателя отражается на изменении второго. При коэффициенте равном 0 зависимость между ними отсутствует полностью.

Расчет коэффициента корреляции

Теперь давайте попробуем посчитать коэффициент корреляции на конкретном примере. Имеем таблицу, в которой помесячно расписана в отдельных колонках затрата на рекламу и величина продаж. Нам предстоит выяснить степень зависимости количества продаж от суммы денежных средств, которая была потрачена на рекламу.

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

Одним из способов, с помощью которого можно провести корреляционный анализ, является использование функции КОРРЕЛ. Сама функция имеет общий вид КОРРЕЛ(массив1;массив2).

1. Выделяем ячейку, в которой должен выводиться результат расчета. Кликаем по кнопке «Вставить функцию», которая размещается слева от строки формул.



2. В списке, который представлен в окне Мастера функций, ищем и выделяем функцию КОРРЕЛ. Жмем на кнопку «OK».



3. Открывается окно аргументов функции. В поле «Массив1» вводим координаты диапазона ячеек одного из значений, зависимость которого следует определить. В нашем случае это будут значения в колонке «Величина продаж». Для того, чтобы внести адрес массива в поле, просто выделяем все ячейки с данными в вышеуказанном столбце.

   В поле «Массив2» нужно внести координаты второго столбца. У нас это затраты на рекламу. Точно так же, как и в предыдущем случае, заносим данные в поле.

   Жмем на кнопку «OK».

Как видим, коэффициент корреляции в виде числа появляется в заранее выбранной нами ячейке. В данном случае он равен 0,97, что является очень высоким признаком зависимости одной величины от другой.

Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Кроме того, корреляцию можно вычислить с помощью одного из инструментов, который представлен в пакете анализа. Но прежде нам нужно этот инструмент активировать.

1. Переходим во вкладку «Файл».



2. В открывшемся окне перемещаемся в раздел «Параметры».





3. Далее переходим в пункт «Надстройки».



4. В нижней части следующего окна в разделе «Управление» переставляем переключатель в позицию «Надстройки Excel», если он находится в другом положении. Жмем на кнопку «OK».



5. В окне надстроек устанавливаем галочку около пункта «Пакет анализа». Жмем на кнопку «OK».



6. После этого пакет анализа активирован. Переходим во вкладку «Данные». Как видим, тут на ленте появляется новый блок инструментов – «Анализ». Жмем на кнопку «Анализ данных», которая расположена в нем.



7. Открывается список с различными вариантами анализа данных. Выбираем пункт «Корреляция». Кликаем по кнопке «OK».



8. Открывается окно с параметрами корреляционного анализа. В отличие от предыдущего способа, в поле «Входной интервал» мы вводим интервал не каждого столбца отдельно, а всех столбцов, которые участвуют в анализе. В нашем случае это данные в столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».

   Параметр «Группирование» оставляем без изменений – «По столбцам», так как у нас группы данных разбиты именно на два столбца. Если бы они были разбиты построчно, то тогда следовало бы переставить переключатель в позицию «По строкам».

   В параметрах вывода по умолчанию установлен пункт «Новый рабочий лист», то есть, данные будут выводиться на другом листе. Можно изменить место, переставив переключатель. Это может быть текущий лист (тогда вы должны будете указать координаты ячеек вывода информации) или новая рабочая книга (файл).

   Когда все настройки установлены, жмем на кнопку «OK».

Так как место вывода результатов анализа было оставлено по умолчанию, мы перемещаемся на новый лист. Как видим, тут указан коэффициент корреляции. Естественно, он тот же, что и при использовании первого способа – 0,97. Это объясняется тем, что оба варианта выполняют одни и те же вычисления, просто произвести их можно разными способами.

Как видим, приложение Эксель предлагает сразу два способа корреляционного анализа. Результат вычислений, если вы все сделаете правильно, будет полностью идентичным. Но, каждый пользователь может выбрать более удобный для него вариант осуществления расчета.

Еще статьи по данной теме:

Помогла ли Вам статья?

Функция КОРРЕЛ возвращает коэффициент корреляции двух диапазонов ячеев. Коэффициент корреляции используется для определения взаимосвязи между двумя свойствами. Например, можно установить зависимость между средней температурой в помещении и использованием кондиционера.

Синтаксис

КОРРЕЛ(массив1;массив2)

Аргументы функции КОРРЕЛ описаны ниже.

• массив1    — обязательный аргумент. Диапазон значений ячеок.

• массив2    — обязательный аргумент. Второй диапазон значений ячеев.

Замечания

• Если аргумент массива или ссылки содержит текст, логические значения или пустые ячейки, эти значения игнорируются; однако ячейки с нулевыми значениями включаются.

• Если массив1 и массив2 имеют различное количество точек данных, то correl возвращает #N/A.

• Если массив1 или массив2 пуст или если s (стандартное отклонение) их значений равно нулю, то corREL возвращает значение #DIV/0! ошибку «#ВЫЧИС!».

• Так как коэффициент корреляции ближе к +1 или -1, он указывает на положительную (+1) или отрицательную (-1) корреляцию между массивами. Положительная корреляция означает, что при увеличении значений в одном массиве значения в другом массиве также увеличиваются. Коэффициент корреляции, который ближе к 0, указывает на отсутствие или неабную корреляцию.

• Уравнение для коэффициента корреляции имеет следующий вид:

  

  где 

  

  являются средними значениями выборок СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2).

Пример

В следующем примере возвращается коэффициент корреляции двух наборов данных в столбцах A и B.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

2 способа корреляционного анализа в Microsoft Excel

​Смотрите также​ y и х2.​ х и х-средн.​ исследуемыми свойствами существует​ ПРЕДСКАЗ. То есть,​Исходные данные:​ быть меньше чем​ нажмем кнопку мастер​ и стоимостью его​После нажатия ОК, программа​ приоритетных направлений, принимать​После выполнения всех указанных​

​. Клацаем по кнопке​0,5 – 0,7 –​

Суть корреляционного анализа

​ диапазон ячеек со​ столбцов, которые участвуют​ колонке «Величина продаж».​Корреляционный анализ – популярный​ Изменения значений происходят​ Нужно возвести в​ сильная прямая или​ чтобы найти количество​

​Произведем расчет коэффициентов корреляции​ -1. Эти два​ функций «fx» или​ обслуживания.​ отобразит расчеты на​ управленческие решения.​ манипуляций остается только​«Анализ данных»​ средняя связь;​ значениями.​ в анализе. В​ Для того, чтобы​ метод статистического исследования,​ параллельно друг другу.​ квадрат.​ обратная взаимосвязи соответственно.​ просмотров в случае,​ с помощью формул:​ числа +1 и​ комбинацию горячих клавиш​Ставим курсор в любую​ новом листе (можно​Регрессия бывает:​ щелкнуть по кнопке​, которая располагается в​

Расчет коэффициента корреляции

​0,7 – 0,9 –​Если аргумент, который является​ нашем случае это​ внести адрес массива​ который используется для​ Но если y​Находим суммы значений в​Если значение коэффициента стремится​ если было сделано,​=КОРРЕЛ(A3:A17;B3:B17)​ -1 – являются​ (SHIFT+F3). Откроется мастер​ ячейку и нажимаем​

Способ 1: определение корреляции через Мастер функций

​ выбрать интервал для​линейной (у = а​«OK»​ нём.​ высокая;​ массивом или ссылкой,​​ данные в столбцах​​ в поле, просто​

1. ​ выявления степени зависимости​ растет, х падает.​ полученных колонках (с​ к 0,5 или​​ например, 250 репостов,​​=КОРРЕЛ(A3:A17;C3:C17)​ границами для коэффициента​

   

2. ​ функций, в поле​ кнопку fx.​ отображения на текущем​ + bx);​​в правой части​​Открывается окошко, которое носит​​0,9 – 1 –​​ содержит текст, логические​

   
3. ​ «Затраты на рекламу»​ выделяем все ячейки​​ одного показателя от​​ Значения y увеличиваются​ помощью функции АВТОСУММА).​ -0,5, два свойства​ можно использовать формулу:​Описание аргументов:​ корреляции. Когда при​ Категория необходимо выбрать​В категории «Статистические» выбираем​ листе или назначить​параболической (y = a​ окошка​ наименование​ очень сильная.​

   ​ значения или пустые​​ и «Величина продаж».​​ с данными в​ другого. В Microsoft​ – значения х​ Перемножаем их. Результат​ слабо прямо или​0,7;ПРЕДСКАЗ(D7;B3:B8;A3:A8);»Величины не взаимосвязаны»)’​A3:A17 – массив ячеек,​ расчете получается величина​

   ​ «Статистические». В списке​​ функцию КОРРЕЛ.​​ вывод в новую​

​ + bx +​«Корреляция»​«Анализ данных»​Если корреляционный коэффициент отрицательный,​ ячейки, то такие​Параметр​ вышеуказанном столбце.​ Excel имеется специальный​ уменьшаются.​ возводим в квадрат​

Способ 2: вычисление корреляции с помощью пакета анализа

​ обратно взаимосвязаны друг​ class=’formula’>​ содержащий номера дней​ большая +1 или​ статистических функций выбрать​Аргумент «Массив 1» -​ книгу).​

1. ​ cx2);​​.​​. Выделяем в списке​

   

2. ​ то это значит,​ значения пропускаются; однако​​«Группирование»​​В поле​

   
3. ​ инструмент, предназначенный для​​Отсутствие взаимосвязи между значениями​​ (функция КОРЕНЬ).​

   

4. ​ с другом соответственно.​Полученный результат:​​ предвыборной кампании;​​ меньшая -1 –​ PEARSON и нажать​​ первый диапазон значений​​В первую очередь обращаем​экспоненциальной (y = a​После выполнения последнего действия​​ инструментов, расположенных в​​ что связь параметров​

   

5. ​ ячейки, которые содержат​оставляем без изменений​​«Массив2»​​ выполнения этого типа​​ y и х3.​​Осталось посчитать частное (числитель​

   

6. ​Если коэффициент корреляции близок​Коэффициент корреляции – один​B3:B17 и C3:C17 –​​ следовательно, произошла ошибка​​ Ok:​ – время работы​ внимание на R-квадрат​ * exp(bx));​​ Excel строит матрицу​​ нём, наименование​​ обратная.​​ нулевые значения, учитываются.​ –​

   

7. ​нужно внести координаты​ анализа. Давайте выясним,​ Изменения х3 происходят​​ и знаменатель уже​​ к 0 (нулю),​​ из множества статистических​​ диапазон ячеек, содержащие​

   

8. ​ в вычислениях.​В меню аргументов выбрать​ станка: А2:А14.​ и коэффициенты.​​степенной (y = a*x^b);​​ корреляции, заполняя её​«Корреляция»​Для того, чтобы составить​Если «массив1» и «массив2″​«По столбцам»​ второго столбца. У​ как пользоваться данной​ хаотично и никак​ известны).​

   ​ между двумя исследуемыми​​ критериев определения наличия​​ данные о проценте​Если коэффициент корреляции по​​ Массив 1, в​​Аргумент «Массив 2» -​R-квадрат – коэффициент детерминации.​гиперболической (y = b/x​ данными, в указанном​. После этого щелкаем​ корреляционную матрицу в​ имеют различное количество​, так как у​ нас это затраты​​ функцией.​​ не соотносятся с​

   ​Между переменными определяется сильная​ свойствами отсутствует прямая​​ взаимосвязи между двумя​​ поддержки первого и​ модулю оказывается близким​ примере это утренняя​ второй диапазон значений​ В нашем примере​ + a);​ пользователем диапазоне.​ по кнопке​ Экселе, используется один​ точек данных, функция​ нас группы данных​

   ​ на рекламу. Точно​Скачать последнюю версию​​ изменениями y.​​ прямая связь.​

​ либо обратная взаимосвязи.​ рядами значений. Для​ второго кандидатов соответственно.​ к 1, то​ температура воздуха, а​ – стоимость ремонта:​ – 0,755, или​логарифмической (y = b​Теперь давайте разберемся, как​«OK»​ инструмент, входящий в​ КОРРЕЛ возвращает значение​ разбиты именно на​ так же, как​ Excel​Скачать вычисление коэффициента парной​Встроенная функция КОРРЕЛ позволяет​

​Примечание 3: Для понимания​ построения точных статистических​Полученные результаты:​ это соответствует высокому​ затем массив 2​ В2:В14. Жмем ОК.​ 75,5%. Это означает,​ * 1n(x) +​ понимать тот результат,​в правой части​ пакет​

​ ошибки #Н/Д.​

lumpics.ru

КОРРЕЛ (функция КОРРЕЛ)

​ два столбца. Если​ и в предыдущем​Предназначение корреляционного анализа сводится​​ корреляции в Excel​​ избежать сложных расчетов.​

Описание

​ смысла коэффициента корреляции​ моделей рекомендуется использовать​Как видно, уровень поддержки​ уровню связи между​ – атмосферное давление.​Чтобы определить тип связи,​ что расчетные параметры​ a);​ который мы получили​ интерфейса окна.​

Синтаксис

​«Анализ данных»​

​Если какой-либо из массивов​ бы они были​

• ​ случае, заносим данные​​ к выявлению наличия​Для чего нужен такой​

• ​ Рассчитаем коэффициент парной​​ можно привести два​ дополнительные параметры, такие​ первого кандидата увеличивался​

Замечания

• ​ переменными.​В результате в ячейке​ нужно посмотреть абсолютное​ модели на 75,5%​показательной (y = a​ в процессе обработки​Открывается окно инструмента​. Он так и​

• ​ пуст или если​ разбиты построчно, то​ в поле.​ зависимости между различными​ коэффициент? Для определения​

• ​ корреляции в Excel​ простых примера:​ как коэффициент детерминации,​ с каждым днем​Если же получен знак​ С17 получим коэффициент​ число коэффициента (для​

• ​ объясняют зависимость между​ * b^x).​

  

  ​ данных инструментом​

  

  ​«Корреляция»​ называется –​

Пример

​ «s» (стандартное отклонение)​ тогда следовало бы​Жмем на кнопку​ факторами. То есть,​ взаимосвязи между наблюдаемыми​ с ее помощью.​При нагреве вещества количество​ стандартная ошибка и​ кампании, поэтому коэффициент​ минус, то большей​ корреляции Пирсона. В​ каждой сферы деятельности​ изучаемыми параметрами. Чем​

​Рассмотрим на примере построение​	​«Корреляция»​
​. В поле​	​«Корреляция»​
​ их значений равно​	​ переставить переключатель в​
​«OK»​	​ определяется, влияет ли​
​ явлениями и составления​	​ Вызываем мастер функций.​
​ теплоты, содержащееся в​	​ другие.​
​ корреляции в первом​	​ величине одного признака​	​ нашем случае он​
​ есть своя шкала).​	​ выше коэффициент детерминации,​ регрессионной модели в​в программе Excel.​	​«Входной интервал»​

support.office.com

Определение множественного коэффициента корреляции в MS Excel

​. Давайте узнаем, как​ нулю, функция КОРРЕЛ​ позицию​.​ уменьшение или увеличение​ прогнозов.​ Находим нужную. Аргументы​ нем, будет увеличиваться.​Функция КОРРЕЛ имеет следующий​ случае стремится к​ соответствует меньшая величина​ отрицательный и приблизительно​Для корреляционного анализа нескольких​ тем качественнее модель.​ Excel и интерпретацию​Как видим из таблицы,​следует внести адрес​ с помощью него​ возвращает значение ошибки​

​«По строкам»​Как видим, коэффициент корреляции​

​ одного показателя на​между данными по 50​

Вычисление множественного коэффициента корреляции

​ функции – массив​ То есть, между​ синтаксис:​ единице. На старте​ другого. Иначе говоря,​

• ​ равен -0,14.​ параметров (более 2)​
• ​ Хорошо – выше​ результатов. Возьмем линейный​
• ​ коэффициент корреляции фондовооруженности​ диапазона таблицы, в​
• ​ можно вычислить показатели​ #ДЕЛ/0!.​
• ​.​ в виде числа​

​ изменение другого.​ пунктам (строки) и​ значений y и​ температурой и количеством​

​=КОРРЕЛ(массив1;массив2)​ кампании второй кандидат​ при наличии знака​Данный показатель -0,14 по​ удобнее применять «Анализ​​ 0,8. Плохо –​​ тип регрессии.​(Столбец 2​​ котором расположены данные​​ множественной корреляции.​Уравнение для коэффициента корреляции​В параметрах вывода по​ появляется в заранее​

Этап 1: активация пакета анализа

​Если зависимость установлена, то​ 5 параметрам (столбцы)​​ массив значений х:​​ теплоты (физическая величина)​Описание аргументов:​ имел больший процент​ минус, увеличению одной​ Пирсону, который вернула​ данных» (надстройка «Пакет​ меньше 0,5 (такой​Задача. На 6 предприятиях​) и энерговооруженности (​ по трем изучаемым​

1. ​Сразу нужно сказать, что​​ имеет следующий вид:​​ умолчанию установлен пункт​ выбранной нами ячейке.​ определяется коэффициент корреляции.​ . Подскажите, как​​Покажем значения переменных на​​ существует прямая взаимосвязь.​

   

2. ​массив1 – обязательный аргумент,​ поддержки, и это​ переменной (признака, значения)​ функция, говорит об​​ анализа»). В списке​​ анализ вряд ли​ была проанализирована среднемесячная​Столбец 1​​ факторам: энерговооруженность, фондовооруженность​​ по умолчанию пакет​где​​«Новый рабочий лист»​​ В данном случае​ В отличие от​ это сделать?​​ графике:​​При увеличении стоимости продукции​ содержащий диапазон ячеек​

   

3. ​ значение на протяжении​​ соответствует уменьшение другой​​ неблагоприятной зависимости температуры​ нужно выбрать корреляцию​​ можно считать резонным).​​ заработная плата и​) составляет 0,92, что​ и производительность. Можно​​«Анализ данных»​​являются средними значениями выборок​

​, то есть, данные​ он равен 0,97,​​ регрессионного анализа, это​​Lady *****​

Этап 2: расчет коэффициента

​Видна сильная связь между​ спрос на нее​ или массив данных,​ первых пяти дней​ переменной. Такая зависимость​ и давления в​ и обозначить массив.​ В нашем примере​ количество уволившихся сотрудников.​ соответствует очень сильной​

1. ​ произвести ручное внесение​​отключен. Поэтому, прежде​​ СРЗНАЧ(массив1) и СРЗНАЧ(массив2).​ будут выводиться на​ что является очень​​ единственный показатель, который​​: Я вам напишу​​ y и х,​​ уменьшается. То есть,​ которые характеризуют изменения​

   

2. ​ демонстрировало положительную динамику​ носит название обратно​​ раннее время суток.​​ Все.​ – «неплохо».​ Необходимо определить зависимость​​ взаимосвязи. Между производительностью​​ координат, но легче​ чем приступить к​​Скопируйте образец данных из​​ другом листе. Можно​ высоким признаком зависимости​

   

3. ​ рассчитывает данный метод​​ про ковариацию у​​ т.к. линии идут​​ между ценой и​​ свойства какого-либо объекта.​ изменений. Однако затем​ пропорциональной зависимости. Эти​​Полученные коэффициенты отобразятся в​Коэффициент 64,1428 показывает, каким​ числа уволившихся сотрудников​ труда (​ просто установить курсор​ процедуре непосредственного вычисления​ следующей таблицы и​ изменить место, переставив​ одной величины от​ статистического исследования. Коэффициент​ меня ответ с​ практически параллельно друг​​ покупательной способностью существует​​массив2 – обязательный аргумент​

   ​ уровень поддержки стал​ положения очень важно​Коэффициент корреляции является самым​ корреляционной матрице. Наподобие​ будет Y, если​​ от средней зарплаты.​​Столбец 3​ в поле и,​​ коэффициентов корреляции, нужно​​ вставьте их в​ переключатель. Это может​ другой.​ корреляции варьируется в​ госов остался… по​ другу. Взаимосвязь прямая:​

   ​ обратная взаимосвязь.​​ (диапазон ячеек либо​​ снижаться, и к​ четко усвоить для​ удобным показателем сопряженности​ такой:​ все переменные в​Модель линейной регрессии имеет​

   ​) и энерговооруженностью (​​ зажав левую кнопку​​ его активировать. К​ ячейку A1 нового​ быть текущий лист​Кроме того, корреляцию можно​ диапазоне от +1​ корреляции сделаете тоже​

   • ​ растет y –​
   • ​Коэффициент корреляции отражает степень​ массив), элементы которого​ 15-му дню упал​ правильной интерпретации полученной​
   • ​ количественных признаков.​

   ​На практике эти две​ рассматриваемой модели будут​ следующий вид:​​Столбец 1​​ мыши, выделить соответствующую​ сожалению, далеко не​ листа Excel. Чтобы​ (тогда вы должны​ вычислить с помощью​ до -1. При​ самое… только в​ растет х, уменьшается​ взаимосвязи между двумя​ характеризуют изменение свойств​ ниже начального значения.​ корреляционной зависимости.​Задача: Определить линейный коэффициент​

   ​ методики часто применяются​ равны 0. То​У = а​​) данный показатель равен​​ область таблицы. После​ каждый пользователь знает,​​ отобразить результаты формул,​​ будете указать координаты​

   

4. ​ одного из инструментов,​ наличии положительной корреляции​ ДАННЫХ выберете не​ y – уменьшается​ показателями. Всегда принимает​

Этап 3: анализ полученного результата

​ второго объекта.​ Отрицательное значение коэффициента​Функция КОРРЕЛ в Excel​ корреляции Пирсона.​ вместе.​​ есть на значение​​0​

​ 0,72, что является​ этого адрес диапазона​​ как это делать.​​ выделите их и​​ ячеек вывода информации)​​ который представлен в​ увеличение одного показателя​ ковариацию… а корреляцию!​ х.​​ значение от -1​​Примечания 1:​​ корреляции свидетельствует о​​ используется для расчета​Пример решения:​Пример:​ анализируемого параметра влияют​+ а​​ высокой степенью зависимости.​​ будет отображен в​​ Поэтому мы остановимся​​ нажмите клавишу F2,​ или новая рабочая​ пакете анализа. Но​ способствует увеличению второго.​Для проведения дисперсионно-ковариационной​​ до 1. Если​

​Функция КОРРЕЛ не учитывает​​ негативном эффекте кампании.​​ коэффициента корреляции между​В таблице приведены данные​Строим корреляционное поле: «Вставка»​ и другие факторы,​1​ Коэффициент корреляции между​ поле окна​ на данном вопросе.​ а затем — клавишу​ книга (файл).​

​ прежде нам нужно​

lumpics.ru

Корреляционно-регрессионный анализ в Excel: инструкция выполнения

​ При отрицательной корреляции​ матрицы используют инструмент​Корреляционная матрица представляет собой​ коэффициент расположился около​ в расчетах элементы​ Однако на события​ для двух исследуемых​

​ для группы курящих​ — «Диаграмма» -​ не описанные в​х​ производительностью труда (​«Корреляция»​Переходим во вкладку​ ВВОД. При необходимости​

Регрессионный анализ в Excel

​Когда все настройки установлены,​ этот инструмент активировать.​ увеличение одного показателя​ Ковариация (Анализ данных​ таблицу, на пересечении​ 0, то говорят​ массива или ячейки​ могли оказывать влияние​ массивов данных и​ людей. Первый массив​ «Точечная диаграмма» (дает​ модели.​1​

​Столбец 3​.​«Файл»​ измените ширину столбцов,​ жмем на кнопку​Переходим во вкладку​

​ влечет за собой​

• ​ в Excel):​ строк и столбцов​
• ​ об отсутствии связи​ из выбранного диапазона,​ различные факторы, например,​
• ​ возвращает соответствующее числовое​ х — представляет​
• ​ сравнивать пары). Диапазон​
• ​Коэффициент -0,16285 показывает весомость​+…+а​
• ​) и фондовооруженностью (​Так как у нас​. В левом вертикальном​
• ​ чтобы видеть все​«OK»​

​«Файл»​ уменьшение другого. Чем​-ввести данные для​ которой находятся коэффициенты​ между переменными.​

​ в которых содержатся​ опубликованные компрометирующие материалы.​ значение.​ собой возраст курящего,​ значений – все​ переменной Х на​к​

​Столбец 2​ факторы разбиты по​

​ меню окна, которое​_{​ данные.​}​.​_​.​​ больше модуль коэффициента​_{​ ковариационного анализа, расположив​}​ корреляции между соответствующими​_{​Если значение близко к​}​ данные текстового или​_{​ В связи с​}​Пример 1. В таблице​

​ второй массив y​ числовые данные таблицы.​ Y. То есть​х​

​) равен 0,88, что​ столбцам, а не​ откроется после этого,​Данные1​Так как место вывода​

​В открывшемся окне перемещаемся​ корреляции, тем заметнее​ их в смежных​ значениями. Имеет смысл​ единице (от 0,9,​ логического типов. Пустые​ этим полагаться только​

​ Excel содержатся данные​

1. ​ представляет собой количество​Щелкаем левой кнопкой мыши​ среднемесячная заработная плата​
2. ​к​ тоже соответствует высокой​ по строкам, то​ щелкаем по пункту​Данные2​ результатов анализа было​ в раздел​ изменение одного показателя​
3. ​ диапазонах ячеек.​ ее строить для​ например), то между​

​ ячейки также игнорируются.​ на значение коэффициента​ о курсе доллара​

​ сигарет, выкуренных в​ по любой точке​

1. ​ в пределах данной​.​
2. ​ степени зависимости. Таким​ в параметре​«Параметры»​3​ оставлено по умолчанию,​«Параметры»​ отражается на изменении​-выбрать команду Сервис-Анализ​ нескольких переменных.​ наблюдаемыми объектами существует​ Текстовые представления числовых​
3. ​ корреляции в данном​ и средней зарплате​ день.​ на диаграмме. Потом​ модели влияет на​Где а – коэффициенты​ образом, можно сказать,​«Группирование»​

​.​9​ мы перемещаемся на​

​.​ второго. При коэффициенте​ данных.​Матрица коэффициентов корреляции в​ сильная прямая взаимосвязь.​ значений учитываются.​ случае нельзя. То​ сотрудников фирмы на​Выберем ячейку В4 в​ правой. В открывшемся​ количество уволившихся с​ регрессии, х –​ что зависимость между​выставляем переключатель в​После запуска окна параметров​2​ новый лист. Как​

​Далее переходим в пункт​ равном 0 зависимость​-В диалоговом окне​ Excel строится с​ Если коэффициент близок​Если необходимо учесть логические​ есть, коэффициент корреляции​ протяжении нескольких лет.​ которой должен будет​ меню выбираем «Добавить​

​ весом -0,16285 (это​ влияющие переменные, к​ всеми изучаемыми факторами​ позицию​ посредством его левого​7​ видим, тут указан​«Надстройки»​ между ними отсутствует​ Анализ данных выбрать​ помощью инструмента «Корреляция»​ к другой крайней​ ИСТИНА или ЛОЖЬ​ не характеризует причинно-наследственную​

​ Определить взаимосвязь между​

Корреляционный анализ в Excel

​ посчитаться результат и​ линию тренда».​ небольшая степень влияния).​ – число факторов.​ прослеживается довольно сильная.​«По столбцам»​ вертикального меню переходим​4​ коэффициент корреляции. Естественно,​.​ полностью.​

​ инструмент Ковариация.​ из пакета «Анализ​ точке диапазона (-1),​ в качестве числовых​ связь.​ курсом валюты и​ нажмем кнопку мастер​Назначаем параметры для линии.​ Знак «-» указывает​В нашем примере в​

​Как видим, пакет​. Впрочем, он там​ в раздел​12​ он тот же,​В нижней части следующего​Теперь давайте попробуем посчитать​-В диалоговом окне​ данных».​ то между переменными​

​ значений 1 или​Пример 3. Владелец канала​ средней зарплатой.​

​ функций fx (SHIFT+F3).​ Тип – «Линейная».​

​ на отрицательное влияние:​ качестве У выступает​«Анализ данных»​ уже и так​«Надстройки»​

​5​ что и при​ окна в разделе​

1. ​ коэффициент корреляции на​ Ковариация в поле​
2. ​На вкладке «Данные» в​ имеется сильная обратная​ 0 соответственно, можно​ YouTube использует социальную​
3. ​Таблица данных:​В группе Статистические выберем​ Внизу – «Показать​ чем больше зарплата,​

​ показатель уволившихся работников.​в Экселе представляет​ установлен по умолчанию.​. Там в самом​15​

​ использовании первого способа​«Управление»​ конкретном примере. Имеем​ входной интервал ввести​ группе «Анализ» открываем​ взаимосвязь. Когда значение​ выполнить явное преобразование​ сеть для рекламы​

​Формула для расчета:​ функцию PEARSON.​ уравнение на диаграмме».​

Корреляционно-регрессионный анализ

​ тем меньше уволившихся.​ Влияющий фактор –​ собой очень удобный​

​ Поэтому остается только​

1. ​ низу правой части​6​ – 0,97. Это​переставляем переключатель в​ таблицу, в которой​ диапазон ячекк, содержащих​
2. ​ пакет «Анализ данных»​ находится где-то посередине​ данных используя двойное​ своих роликов. Он​Описание аргументов:​Выделим Массив 1 –​
3. ​Жмем «Закрыть».​ Что справедливо.​ заработная плата (х).​ и довольно легкий​
4. ​ проверить правильность его​

​ окна располагается поле​17​

exceltable.com

Функция ПИРСОН расчета коэффициента корреляции Пирсона в Excel

​ объясняется тем, что​ позицию​ помесячно расписана в​ исходные данные. Если​ (для версии 2007).​ от 0 до​ отрицание «—».​ заметил, что между​B3:B13 – диапазон ячеек,​ возраст курящего, затем​Теперь стали видны и​​В Excel существуют встроенные​ в обращении инструмент​ расположения.​«Управление»​Формула​ оба варианта выполняют​«Надстройки Excel»​

Как работает функция ПИРСОН в Excel?

​ отдельных колонках затрата​ выделены и заголовки​ Если кнопка недоступна,​ 1 или от​Размерности массив1 и массив2​ числом просмотров и​ в которых хранятся​ Массив 2 –​ данные регрессионного анализа.​Корреляционный анализ помогает установить,​ функции, с помощью​

​ для определения множественного​Около пункта​. Переставляем переключатель в​Описание​

Пример решения с функцией ПИРСОН при анализе в Excel

1. ​ одни и те​, если он находится​ на рекламу и​ столбцов, то установить​ нужно ее добавить​ 0 до -1,​ или количество ячеек,​ количеством репостов в​ данные о среднем​ число сигарет, выкуренных​Функция ПИРСОН (вводить следует​ есть ли между​ которых можно рассчитать​ коэффициента корреляции. С​
2. ​«Метки в первой строке»​ нём в позицию​Результат​ же вычисления, просто​ в другом положении.​ величина продаж. Нам​
3. ​ флажок МЕТКИ в​ («Параметры Excel» -​ то речь идет​ переданных в качестве​ социальной сети существует​ курсе доллара;​

​ в день.​ PEARSON на английском)​ показателями в одной​ параметры модели линейной​ его же помощью​галочку ставить не​

​«Надстройки Excel»​

Функция ПИРСОН пошаговая инструкция

​=КОРРЕЛ(A2:A6;B2:B6)​ произвести их можно​ Жмем на кнопку​

​ предстоит выяснить степень​ правой строке.​

​ «Надстройки»). В списке​

1. ​ о слабой связи​ этих двух аргументов,​ некоторая взаимосвязь. Можно​C3:C13 – диапазон ячеек​Нажмем кнопку ОК и​ предназначена для вычисления​ или двух выборках​ регрессии. Но быстрее​ можно производить расчет​
2. ​ обязательно. Поэтому мы​, если отображен другой​Коэффициент корреляции двух наборов​ разными способами.​«OK»​
3. ​ зависимости количества продаж​-Выбрать параметры вывода​
4. ​ инструментов анализа выбираем​ (прямой или обратной).​ должны совпадать. Если​ ли спрогнозировать виральность​ со значениями средней​
5. ​ увидим критерий нормального​ коэффициента корреляции Пирсона​ связь. Например, между​ это сделает надстройка​

​ и обычной корреляции​ пропустим данный параметр,​ параметр. После этого​ данных в столбцах​Как видим, приложение Эксель​.​

Корреляционный анализ по Пирсону в Excel

​ от суммы денежных​ (например новый рабочий​ «Корреляция».​ Такую взаимосвязь обычно​ аргументы содержат разное​ контента канала в​ зарплаты.​ распределения Пирсона в​ r. Данную функцию​ временем работы станка​

​ «Пакет анализа».​ между двумя факторами.​ так как он​

1. ​ клацаем по кнопке​ A и B.​ предлагает сразу два​В окне надстроек устанавливаем​
2. ​ средств, которая была​
3. ​ лист).​Нажимаем ОК. Задаем параметры​
4. ​ не учитывают: считается,​ количество точек данных,​ Excel? Определить целесообразность​

Интерпретация результата вычисления по Пирсону

​Результат расчетов:​ ячейке В4.​ используют в работе​ и стоимостью ремонта,​Активируем мощный аналитический инструмент:​Автор: Максим Тютюшев​ не повлияет на​«Перейти…»​0,997054486​ способа корреляционного анализа.​ галочку около пункта​ потрачена на рекламу.​-Нажать кнопку ОК.​ для анализа данных.​

​ что ее нет.​ например, =КОРРЕЛ({1;2;3};{4;6;8;10}), результатом​ использования уравнения линейной​Полученный результат близок к​Таким образом, по результату​ в том случае,​

​ ценой техники и​Нажимаем кнопку «Офис» и​Регрессионный и корреляционный анализ​ общий характер расчета.​, находящейся справа от​Для определения степени зависимости​ Результат вычислений, если​«Пакет анализа»​Одним из способов, с​Элементы главной диагонали​ Входной интервал –​Рассмотрим на примере способы​ выполнения функции будет​ регрессии для предсказания​ 1 и свидетельствует​ вычисления статистическим выводом​

exceltable.com

Функция КОРРЕЛ для определения взаимосвязи и корреляции в Excel

​ когда необходимо отразить​ продолжительностью эксплуатации, ростом​ переходим на вкладку​ – статистические методы​В блоке настроек​ указанного поля.​ между несколькими показателями​

Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel

​ вы все сделаете​. Жмем на кнопку​ помощью которого можно​ дисперсионно-ковариационной матрицы являются​ диапазон ячеек со​ расчета коэффициента корреляции,​ код ошибки #Н/Д.​ количества просмотров роликов​ о сильной прямой​

​ эксперимента выявлена отрицательная​

​ степень линейной зависимости​

​ и весом детей​

• ​ «Параметры Excel». «Надстройки».​ исследования. Это наиболее​«Параметр вывода»​Происходит запуск небольшого окошка​
• ​ применяется множественные коэффициенты​ правильно, будет полностью​«OK»​

​ провести корреляционный анализ,​

​ дисперсиями.​ значениями. Группирование –​ особенности прямой и​Если один из аргументов​ в зависимости от​ взаимосвязи между исследуемыми​ зависимость между возрастом​ между двумя массивами​ и т.д.​Внизу, под выпадающим списком,​ распространенные способы показать​

​следует указать, где​

Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат

​«Надстройки»​ корреляции. Их затем​ идентичным. Но, каждый​.​ является использование функции​Бывает, что в​ по столбцам (анализируемые​ обратной взаимосвязи между​ представляет собой пустой​ числа репостов.​ величинами. Однако прямо​ и количеством выкуренных​ данных. В Excel​Если связь имеется, то​ в поле «Управление»​ зависимость какого-либо параметра​ именно будет располагаться​. Устанавливаем флажок около​ сводят в отдельную​ пользователь может выбрать​

​После этого пакет анализа​

​ КОРРЕЛ. Сама функция​ икселе нет анализа​

​ данные сгруппированы в​

​ переменными.​

​ массив или массив​

• ​Исходные данные:​ пропорциональной зависимости между​ сигарет в день.​
• ​ имеется несколько функций​ влечет ли увеличение​ будет надпись «Надстройки​ от одной или​ наша корреляционная матрица,​

​ параметра​

​ таблицу, которая имеет​ более удобный для​ активирован. Переходим во​ имеет общий вид​ данных и его​ столбцы). Выходной интервал​Значения показателей x и​ нулевых значений, функция​Определим наличие взаимосвязи между​ ними нет, то​Задача: школьникам были даны​ с помощью которых​ одного параметра повышение​ Excel» (если ее​ нескольких независимых переменных.​ в которую выводится​«Пакет анализа»​ название корреляционной матрицы.​ него вариант осуществления​ вкладку​КОРРЕЛ(массив1;массив2)​ нужно вытащить нужно​ – ссылка на​ y:​ КОРРЕЛ вернет код​ двумя параметрами по​ есть на увеличение​ тесты на наглядное​ можно получить такой​ (положительная корреляция) либо​ нет, нажмите на​Ниже на конкретных практических​ результат расчета. Доступны​

Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео

​. Затем в правой​ Наименованиями строк и​ расчета.​«Данные»​.​ полазить в надстройка​ ячейку, с которой​Y – независимая переменная,​ ошибки #ДЕЛ/0!. Аналогичный​ формуле:​ средней зарплаты оказывали​ и вербальное мышление.​ же результат, однако​ уменьшение (отрицательная) другого.​ флажок справа и​ примерах рассмотрим эти​ три варианта:​

​ части окна кликаем​

​ столбцов такой матрицы​Автор: Максим Тютюшев​. Как видим, тут​

​Выделяем ячейку, в которой​ икселя именно надстройках​ начнется построение матрицы.​ x – зависимая.​

​ результат выполнения данной​0,7;ЕСЛИ(КОРРЕЛ(A3:A8;B3:B8)>0,7;»Сильная прямая зависимость»;»Сильная​ влияние и прочие​ Измерялось среднее время​ универсальность и простота​ Корреляционный анализ помогает​ выберите). И кнопка​

​ два очень популярные​Новая книга (другой файл);​ по кнопке​ являются названия параметров,​В этой статье описаны​

​ на ленте появляется​ должен выводиться результат​ и найти анализ​ Размер диапазона определится​

​ Необходимо найти силу​

​ функции будет достигнут​

​ обратная зависимость»);»Слабая зависимость​ факторы.​ решения заданий теста​ функции Пирсон делают​ аналитику определиться, можно​ «Перейти». Жмем.​ в среде экономистов​

​Новый лист (при желании​«OK»​

​ зависимость которых друг​

​ синтаксис формулы и​ новый блок инструментов​ расчета. Кликаем по​ данных там же​ автоматически.​ (сильная / слабая)​ в случае, если​ или ее отсутствие»)’​​ в секундах. Психолога​ выбор в ее​

Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel

​ ли по величине​Открывается список доступных надстроек.​

​ анализа. А также​

​ в специальном поле​

• ​.​ от друга устанавливается.​ использование функции​ –​ кнопке​
• ​ ковариация эты есть!​После нажатия ОК в​ и направление (прямая​ стандартное отклонение распределения​ class=’formula’>​

​Пример 2. Два сильных​

1. ​ интересует вопрос: существует​ пользу.​ одного показателя предсказать​ Выбираем «Пакет анализа»​ приведем пример получения​ можно дать ему​После указанного действия пакет​ На пересечении строк​КОРРЕЛ​«Анализ»​
2. ​«Вставить функцию»​ а некоторых икселях​ выходном диапазоне появляется​ / обратная) связи​ величин в одном​Если модуль коэффициента корреляции​ кандидата на руководящий​ ли взаимосвязь между​
3. ​Рассмотрим пример расчета корреляции​ возможное значение другого.​ и нажимаем ОК.​ результатов при их​ наименование);​ инструментов​ и столбцов располагаются​в Microsoft Excel.​. Жмем на кнопку​, которая размещается слева​
4. ​ вообще не установлена​ корреляционная матрица. На​ между ними. Формула​ из массивов (массив1,​ больше 0,7, считается​ пост воспользовались услугами​ временем решения этих​ Пирсона между двумя​Коэффициент корреляции обозначается r.​После активации надстройка будет​ объединении.​Диапазон на текущем листе.​«Анализ данных»​ соответствующие коэффициенты корреляции.​
5. ​Возвращает коэффициент корреляции между​«Анализ данных»​ от строки формул.​

​ какая-то там платформа…​ пересечении строк и​ коэффициента корреляции выглядит​ массив2) равно 0​ рациональным использование функции​ двух различных пиар-агентств​ задач?​ массивами данных при​ Варьируется в пределах​

1. ​ доступна на вкладке​Показывает влияние одних значений​Давайте выберем последний вариант.​будет активирован.​ Давайте выясним, как​ диапазонами ячеек «массив1″​
2. ​, которая расположена в​В списке, который представлен​ нам преподователь по​ столбцов – коэффициенты​ так:​ (нулю).​
3. ​ линейной регрессии (y=ax+b)​ для запуска предвыборной​Пример решения: представим исходные​ помощи функции PEARSON​ от +1 до​

​ «Данные».​ (самостоятельных, независимых) на​ Переставляем переключатель в​Теперь можно переходить непосредственно​

1. ​ можно провести подобный​ и «массив2». Коэффициент​ нем.​ в окне Мастера​ инвестициям объяснял! я​ корреляции. Если координаты​Чтобы упростить ее понимание,​
2. ​Функция КОРРЕЛ производит расчет​ для описания связи​ компании, которая длилась​ данные в виде​ в MS EXCEL.​ -1. Классификация корреляционных​

exceltable.com

Коэффициент парной корреляции в Excel

​Теперь займемся непосредственно регрессионным​ зависимую переменную. К​ положение​ к расчету множественного​ расчет с помощью​ корреляции используется для​Открывается список с различными​ функций, ищем и​ в своем 2010​

​ совпадают, то выводится​ разобьем на несколько​ коэффициента корреляции по​ между двумя величинами.​ 15 дней. Ежедневно​ таблицы:​ Первый массив представляет​ связей для разных​ анализом.​ примеру, как зависит​«Выходной интервал»​ коэффициента корреляции. Давайте​ инструментов Excel.​ определения взаимосвязи между​ вариантами анализа данных.​ выделяем функцию​ икселе коррел не​ значение 1.​ несложных элементов.​ следующей формуле:​ В данном случае:​

Расчет коэффициента корреляции в Excel

​ проводился соцопрос независимыми​Переходим курсором в ячейку​ собой значения температур,​ сфер будет отличаться.​Открываем меню инструмента «Анализ​

​ количество экономически активного​. В этом случае​

​ на примере представленной​Скачать последнюю версию​ двумя свойствами. Например,​ Выбираем пункт​КОРРЕЛ​ нашла… хотя должна​Между значениями y и​Найдем средние значения переменных,​Примечание 2: Коэффициент корреляции​

​Построим график зависимости числа​ исследователями, которые определяли​ F2. Откроем мастер​

1. ​ второй давление в​ При значении коэффициента​
2. ​ данных». Выбираем «Регрессия».​ населения от числа​ в соответствующем поле​ ниже таблицы показателей​ Excel​
3. ​ можно установить зависимость​
4. ​«Корреляция»​. Жмем на кнопку​ быть!. но нашла​
5. ​ х1 обнаружена сильная​ используя функцию СРЗНАЧ:​ представляет собой количественную​ просмотров от количества​ процент поддержки одного​
6. ​ функций fx (SHIFT+F3)​ определенный летний период.​ 0 линейной зависимости​Откроется меню для выбора​ предприятий, величины заработной​ нужно указать адрес​
7. ​ производительности труда, фондовооруженности​Читайте также: Корреляционный анализ​ между средней температурой​

​. Кликаем по кнопке​«OK»​

​ в 2007​ прямая взаимосвязь. Между​Посчитаем разницу каждого y​ характеристику степени взаимосвязи​ репостов, отобразим линию​ и второго кандидата.​ или вводим вручную.​ Пример заполненной таблицы​ между выборками не​ входных значений и​

​ платы и др.​ диапазона матрицы или​

​ и энерговооруженности на​ в Экселе​ в помещении и​«OK»​.​Timofey peretykin​ х1 и х2​ и yсредн., каждого​ между двумя свойствами​

​ тренда и ее​

Матрица парных коэффициентов корреляции в Excel

​ Респонденты могли отдавать​Выберем функцию PEARSON.​ изображен на рисунке:​ существует.​ параметров вывода (где​ параметров. Или: как​ хотя бы её​ различных предприятиях рассчитаем​

​Принято следующим образом определять​ использованием кондиционера.​.​Открывается окно аргументов функции.​: корреляция обычно парная,​

1. ​ имеется сильная обратная​ х и хсредн.​ объектов. Этот коэффициент​ уравнение:​ предпочтение первому, второму​Выделим мышкой Массив1, затем​Задача следующая: необходимо определить​Рассмотрим, как с помощью​ отобразить результат). В​ влияют иностранные инвестиции,​
2. ​ верхнюю левую ячейку.​ множественный коэффициент корреляции​ уровень взаимосвязи между​КОРРЕЛ(массив1;массив2)​Открывается окно с параметрами​ В поле​ соответственно у тебя​ связь. Связь со​ Используем математический оператор​ может принимать значения​Используем данное уравнение для​ кандидату или выступать​ Массив 2.​
3. ​ взаимосвязь между температурой​ средств Excel найти​ полях для исходных​ цены на энергоресурсы​ Устанавливаем курсор в​ указанных факторов.​ различными показателями, в​Аргументы функции КОРРЕЛ описаны​

​ корреляционного анализа. В​«Массив1»​ либо два столбца​ значениями в столбце​ «-».​ из диапазона от​ определения количества просмотров​ против обоих. Определить,​

​Нажмем ОК и в​ и давлением за​

1. ​ коэффициент корреляции.​ данных указываем диапазон​
2. ​ и др. на​ поле и клацаем​Перемещаемся во вкладку​ зависимости от коэффициента​ ниже.​ отличие от предыдущего​вводим координаты диапазона​ надо сравнивать (и​ х3 практически отсутствует.​
3. ​Теперь перемножим найденные разности:​ -1 до 1,​ при 200, 500​ насколько влияла каждая​ ячейке F2 получим​ июнь месяц.​

​Для нахождения парных коэффициентов​ описываемого параметра (У)​

​ уровень ВВП.​ по ячейке на​«Данные»​ корреляции:​Массив1​

exceltable.com

Привет! Нужно в Excel рассчитать корреляцию

​ способа, в поле​ ячеек одного из​ это ты наверное​Изобразим наглядно корреляционные отношения​Найдем сумму значений в​

​ при этом:​​ и 1000 репостов:​ предвыборная кампания на​ критерий согласия Пирсона.​Выберем ячейку С17 в​ применяется функция КОРРЕЛ.​ и влияющего на​Результат анализа позволяет выделять​ листе, которую планируем​
​. Как видим, на​0 – 0,3 –​    — обязательный аргумент. Диапазон​«Входной интервал»​
​ значений, зависимость которого​ знаешь как делать)​ с помощью графиков.​ данной колонке. Это​
​Если значение коэффициента приближается​=9,2937*D4-206,12​
​ степень поддержки кандидатов,​Величина коэффициента линейной корреляции​ которой должен будет​
​Задача: Определить, есть ли​ него фактора (Х).​ приоритеты. И основываясь​ сделать верхним левым​ ленте появился новый​ связь отсутствует;​ ячеек со значениями.​мы вводим интервал​ следует определить. В​
​ , либо две​Сильная прямая связь между​ и будет числитель.​
​ к 1 или​
​Полученные результаты:​ какая из них​ Пирсона не может​
​ посчитаться критерий Пирсона​ взаимосвязь между временем​ Остальное можно и​ на главных факторах,​ элементом диапазона вывода​ блок инструментов​0,3 – 0,5 –​Массив2​ не каждого столбца​ нашем случае это​ строки (что было​ y и х1.​Для расчета знаменателя разницы​ -1, между двумя​Аналогичное уравнение использует функция​ оказалась более эффективной?​ превышать +1 и​ как результат и​ работы токарного станка​

​ не заполнять.​​ прогнозировать, планировать развитие​ данных.​«Анализ»​ связь слабая;​    — обязательный аргумент. Второй​ отдельно, а всех​ будут значения в​ бы странно)​Сильная обратная связь между​

​ y и y-средн.,​

Функция КОРРЕЛ в Excel используется для расчета коэффициента корреляции между для двух исследуемых массивов данных и возвращает соответствующее числовое значение.

Примеры использования функции КОРРЕЛ в Excel

Пример 1. В таблице Excel содержатся данные о курсе доллара и средней зарплате сотрудников фирмы на протяжении нескольких лет. Определить взаимосвязь между курсом валюты и средней зарплатой.

Таблица данных:

Формула для расчета:

Описание аргументов:

• B3:B13 – диапазон ячеек, в которых хранятся данные о среднем курсе доллара;
• C3:C13 – диапазон ячеек со значениями средней зарплаты.

Результат расчетов:

Полученный результат близок к 1 и свидетельствует о сильной прямой взаимосвязи между исследуемыми величинами. Однако прямо пропорциональной зависимости между ними нет, то есть на увеличение средней зарплаты оказывали влияние и прочие факторы.



Определение коэффициента корреляции влияния действий на результат

Пример 2. Два сильных кандидата на руководящий пост воспользовались услугами двух различных пиар-агентств для запуска предвыборной компании, которая длилась 15 дней. Ежедневно проводился соцопрос независимыми исследователями, которые определяли процент поддержки одного и второго кандидата. Респонденты могли отдавать предпочтение первому, второму кандидату или выступать против обоих. Определить, насколько влияла каждая предвыборная кампания на степень поддержки кандидатов, какая из них оказалась более эффективной?

Исходные данные:

Произведем расчет коэффициентов корреляции с помощью формул:

=КОРРЕЛ(A3:A17;B3:B17)

=КОРРЕЛ(A3:A17;C3:C17)

Описание аргументов:

• A3:A17 – массив ячеек, содержащий номера дней предвыборной кампании;
• B3:B17 и C3:C17 – диапазон ячеек, содержащие данные о проценте поддержки первого и второго кандидатов соответственно.

Полученные результаты:

Как видно, уровень поддержки первого кандидата увеличивался с каждым днем кампании, поэтому коэффициент корреляции в первом случае стремится к единице. На старте кампании второй кандидат имел больший процент поддержки, и это значение на протяжении первых пяти дней демонстрировало положительную динамику изменений. Однако затем уровень поддержки стал снижаться, и к 15-му дню упал ниже начального значения. Отрицательное значение коэффициента корреляции свидетельствует о негативном эффекте кампании. Однако на события могли оказывать влияние различные факторы, например, опубликованные компрометирующие материалы. В связи с этим полагаться только на значение коэффициента корреляции в данном случае нельзя. То есть, коэффициент корреляции не характеризует причинно-наследственную связь.

Анализ популярности контента по корреляции просмотров и репостов видео

Пример 3. Владелец канала YouTube использует социальную сеть для рекламы своих роликов. Он заметил, что между числом просмотров и количеством репостов в социальной сети существует некоторая взаимосвязь. Можно ли спрогнозировать виральность контента канала в Excel? Определить целесообразность использования уравнения линейной регрессии для предсказания количества просмотров роликов в зависимости от числа репостов.

Исходные данные:

Определим наличие взаимосвязи между двумя параметрами по формуле:

Если модуль коэффициента корреляции больше 0,7, считается рациональным использование функции линейной регрессии (y=ax+b) для описания связи между двумя величинами. В данном случае:

Построим график зависимости числа просмотров от количества репостов, отобразим линию тренда и ее уравнение:

Используем данное уравнение для определения количества просмотров при 200, 500 и 1000 репостов:

=9,2937*D4-206,12

Полученные результаты:

Аналогичное уравнение использует функция ПРЕДСКАЗ. То есть, чтобы найти количество просмотров в случае, если было сделано, например, 250 репостов, можно использовать формулу:

Полученный результат:

Коэффициент корреляции – один из множества статистических критериев определения наличия взаимосвязи между двумя рядами значений. Для построения точных статистических моделей рекомендуется использовать дополнительные параметры, такие как коэффициент детерминации, стандартная ошибка и другие.

Особенности использования функции КОРРЕЛ в Excel

Функция КОРРЕЛ имеет следующий синтаксис:

=КОРРЕЛ(массив1;массив2)

Описание аргументов:

• массив1 – обязательный аргумент, содержащий диапазон ячеек или массив данных, которые характеризуют изменения свойства какого-либо объекта.
• массив2 – обязательный аргумент (диапазон ячеек либо массив), элементы которого характеризуют изменение свойств второго объекта.

Примечания 1:

1. Функция КОРРЕЛ не учитывает в расчетах элементы массива или ячейки из выбранного диапазона, в которых содержатся данные текстового или логического типов. Пустые ячейки также игнорируются. Текстовые представления числовых значений учитываются.
2. Если необходимо учесть логические ИСТИНА или ЛОЖЬ в качестве числовых значений 1 или 0 соответственно, можно выполнить явное преобразование данных используя двойное отрицание «—».
3. Размерности массив1 и массив2 или количество ячеек, переданных в качестве этих двух аргументов, должны совпадать. Если аргументы содержат разное количество точек данных, например, =КОРРЕЛ({1;2;3};{4;6;8;10}), результатом выполнения функции будет код ошибки #Н/Д.
4. Если один из аргументов представляет собой пустой массив или массив нулевых значений, функция КОРРЕЛ вернет код ошибки #ДЕЛ/0!. Аналогичный результат выполнения данной функции будет достигнут в случае, если стандартное отклонение распределения величин в одном из массивов (массив1, массив2) равно 0 (нулю).
5. Функция КОРРЕЛ производит расчет коэффициента корреляции по следующей формуле:

Примечание 2: Коэффициент корреляции представляет собой количественную характеристику степени взаимосвязи между двумя свойствами объектов. Этот коэффициент может принимать значения из диапазона от -1 до 1, при этом:

1. Если значение коэффициента приближается к 1 или -1, между двумя исследуемыми свойствами существует сильная прямая или обратная взаимосвязи соответственно.
2. Если значение коэффициента стремится к 0,5 или -0,5, два свойства слабо прямо или обратно взаимосвязаны друг с другом соответственно.
3. Если коэффициент корреляции близок к 0 (нулю), между двумя исследуемыми свойствами отсутствует прямая либо обратная взаимосвязи.

Примечание 3: Для понимания смысла коэффициента корреляции можно привести два простых примера:

1. При нагреве вещества количество теплоты, содержащееся в нем, будет увеличиваться. То есть, между температурой и количеством теплоты (физическая величина) существует прямая взаимосвязь.
2. При увеличении стоимости продукции спрос на нее уменьшается. То есть, между ценой и покупательной способностью существует обратная взаимосвязь.

Correlation is a concept that hails from the statistics background. In statistical terms, correlation can be defined as the linear association between two entities. Simply, it can be understood as the change in one entity leads to how much proportion changes in another entity. Many times correlation is often confused with another popular term in statistics Causation. To differentiate and clarify, one must understand, correlation does not cause a change in values of the second entity when values of the first entity change and vice-versa.

Let’s understand this difference with help of an example. It has been often observed that during the summer season crimes rates usually increase in a city and also during the summer season there is an increase in the sale of ice cream. We can easily understand that due to the increase in temperature people tend to prefer cooler food items for relaxation from heat thus it causes an increase in ice-cream sales. Thus, this is a common cause of Causation, whereas when we compare the increase in the sale of ice cream to increase in crime rate during summer, both are correlated but one is not the cause of another.

Now, there can be either a positive correlation or a negative correlation between two entities. The degree of correlation is often given using a correlation coefficient named as Pearson Correlation coefficient which is named after Karl Pearson who gave the concept of Correlation. The statistical formula for Pearson’s coefficient is given as:

Where x and y are two separate entities, Cov(x,y) is the covariance between two entities x and y, σ_x and σ_y is the standard deviation of x and y respectively. To know more about the mathematical equation and how it is used you can refer to https://www.geeksforgeeks.org

Correlation in Excel

The value of the correlation coefficient ranges from -1 to +1. The closer the value is to -1 or +1, the strongly both entities are related to one another. If the correlation coefficient comes out to be 0, we say that there is no linear relationship between both entities. Let’s understand this with the help of an example in which we will calculate the Pearson correlation coefficient using Excel. Suppose, we have records of height and weight of 10 students of a class which is given as:

Height (in cm)	Weight (in Kg)
155	66
178	82
148	62
162	70
165	71
172	74
158	64
152	65
176	80
185	93

We can calculate correlation in Excel using two methods:

Method 1: Using CORREL() function

Excel has a built-in CORREL() function that can be used for calculating the Pearson correlation coefficient. The basic syntax for CORREL() is given as:

=CORREL(array1, array2) 

Where array1 and array2 are the arrays of records of the first entity and second entity respectively.

Step 1: We can calculate the Correlation coefficient between both the attributes using the formula applied in the A13 cell, i.e.,

=CORREL(A2:A11, B2:B11) 

We pass the first array, Height (in cm) from A2:A11 as the first parameter, and the second array, Weight (in kg) from B2:B11 as the second parameter inside the CORREL() formula.

The value obtained after calculating the correlation coefficient comes out to be 0.959232649 which is very close to +1, hence we can derive a conclusion that the height and weight of the student are highly positively correlated to each other. We can likely say if a student is taller then there are higher chances that the student will be having higher weight as well.

A video is also given below demonstrating all the usage of the CORREL() function to calculate the correlation value.

Method 2: Using the data analysis tool

Step 1: In the menu bar, select the Data tab.

Step 2: From the data tab, select the Data Analysis option.

Step 3: A data analysis tools dialog box will appear, in the dialog box select the Correlation option.

Step 4: An additional dialog box for correlation will appear, in the dialog box first we have to give the input range, so select the entire table. Since our data is grouped by Columns we will select the Columns option. Also,  our data have labels in the first row, therefore we will click the checkbox saying Labels in the first row. We can get output as per our requirement in the current sheet or a new worksheet or a new workbook. We can select the new worksheet option and click the OK button.

Step 5: The output will get automatically generated in the new worksheet.

A video is also given below demonstrating all the above steps given above to calculate the correlation value.

From the new worksheet, we can notice a correlation table will get generated in which we can see our correlation value between height and weight comes out to be 0.959232649, which we also got in using the first method.