負相關

負相關

在回歸與相關分析中,因變數值隨自變數值的增大(減小)而減小(增大),在這種情況下,因變數和自變數的相關係數為負值,即負相關。

基本介紹

  • 中文名:負相關
  • 外文名:Negative correlation
  • 學科:數理科學
  • 解釋:自變數增長,因變數跟著減小
  • 對稱:正相關
  • 套用:統計分析
基本內容,比較,生活中的負相關,套用舉例,

基本內容

對於兩個變數之間的關係,有函式關係和相關關係兩種,其中函式關係是一種確定性關係,相關關係是一種非確定性關係。
函式是研究兩個變數之間的依存關係的一種數量形式。對於兩個變數,如果當一個變數的取值一定時,另一個變數的取值被惟一確定,則這兩個變數之間的關係就是一個函式關係。對於一個變數,可以控制其數量大小的變數稱為可控變數,否則稱為隨機變數。自變數取值一定時,因變數的取值帶有一定隨機性的兩個變數之間的關係,叫做相關關係。相關關係中的兩個變數有兩種類型,一類是一個為可控變數,另一個為隨機變數,另一類為兩個都是隨機變數。
相關關係與函式關係的異同點:
相同點:兩者均是指兩個變數的關係。
不同點:1.函式關係是一種確定的關係,如勻速直線運動中的時間t與路程s的關係;2.相關關係是一種非確定的關係,如一塊農田的水稻產量與施肥量之間的關係。
在平面直角坐標系中,表示具有相關關係的兩個變數的一組數據圖形,稱為散點圖。散點圖能直觀反映兩個相關變數之間的大致變化趨勢,利用計算機作散點圖是簡單可行的辦法。

比較

正相關(Positive correlation),是指兩個變數變動方向相同,一個變數由大到小或由小到大變化時,另一個變數亦由大到小或由小到大變化。即其數據曲線的切線斜率始終大於零。如身高與體重,身高越長,體重就越重。也就是說,在正相關的情況下,一個變數隨著另一個變數的變化而發生相同方向的變化(兩個變數同時變大或變小)。其中,引起變化的量叫做自變數(即自己發生變化的量),另一個變數叫做因變數(即跟著自變數變化的量)。 負相關(Negative correlation),是指兩個變數變動方向相同,一個變數由大到小或由小到大變化時,另一個變數反而有小到大或由大到小變化。即其數據曲線的切線斜率始終小於零。也就是說,在負相關的情況下,一個變數隨著另一個變數的變化而發生相反方向的變化。統計學中常用相關係數r來表示兩變數之間的相關關係。r的值介於-1與1之間,r為正時是正相關,反映當x增加(減少)時,y隨之相應增加(減少);呈正相關的兩個變數之間的相關係數一定為正值,這個正值越大說明正相關的程度越高。當這個正值為1時就是完全正相關。r的絕對值越大,表示變數之間的相關程度越高,r為負數時,表示一個變數的增加可能引起另一個變數的減少,此時,叫做負相關。

生活中的負相關

1.亞洲地區天亮太陽升起,美洲地區天黑太陽下降,兩洲之間時差變化相反 ,氣候成對立關係。
2.磁場異類相斥的原理。
3.高原含氧量與海拔高度。

套用舉例

表1是某小賣部6天賣出的熱茶杯數與當天天氣溫度的對比表,將表中的數據畫成散點圖,從散點圖中發現溫度與熱茶杯數近似成什麼關係。
表1
溫度t /°c
22
18
13
10
4
1
杯數y
20
24
34
38
50
6
解:根據表1匯制散點圖,如圖1所示。
圖1圖1
從散點圖中發現溫度與熱茶杯數近似成負相關。

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