11.1:

11.1: الارتباط

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Correlation

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

11.2: Coefficient of Correlation

11,771 Views

•

01:09 min

•

April 30, 2023

Overview

في الإحصاء ، يقال إن متغيرين مرتبطان إذا كانت قيم أحد المتغير مرتبطة بالمتغير الآخر. اعتمادا على العلاقة بين متغيرين ، يمكن أن يكون الارتباط من ثلاثة أنواع – الارتباط الإيجابي ، والارتباط السلبي ، والارتباط الصفري.

يقال إن متغيرين ، على سبيل المثال ، a و b ، مرتبطان بشكل إيجابي إذا تحرك كلا المتغيرين في نفس الاتجاه. بمعنى آخر ، يوجد ارتباط إيجابي بين متغيرين ، a و b ، إذا:

يزداد المتغير أ مع زيادة المتغير ب
المتغير أ يتناقص مع انخفاض المتغير ب

في الارتباط السلبي ، يتناقص متغير واحد ، أ ، مع زيادة المتغير الآخر ، ب ، والعكس صحيح. على سبيل المثال ، يرتبط الارتفاع ودرجة الحرارة ارتباطا سلبيا حيث تنخفض درجة الحرارة مع زيادة الارتفاع.

علاوة على ذلك ، عندما لا يظهر متغيران أي علاقة ، يقال إن هناك ارتباطا صفريا بينهما. على سبيل المثال ، لا توجد علاقة بين عدد الأغاني التي يستمع إليها الأفراد وطولهم.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون الارتباط خطيا أو غير خطي. العلاقة الخطية هي العلاقة التي يظهر فيها الخط المستقيم الارتباط بين متغيرين. العلاقة الأسية هي مثال على الارتباط غير الخطي.

Transcript

في الإحصاء ، إذا تحركت قيم أحد المتغير في علاقة مع قيم المتغير الآخر ، فعندئذ يقال إن المتغيرين لهما ارتباط.

ضع في اعتبارك مخطط مبعثر لمبيعات الآيس كريم كدالة لدرجة الحرارة ، والتي تظهر نمطا خطيا مميزا.

نظرا لأن مبيعات الآيس كريم تزداد مع درجة الحرارة ، فإن هذه المتغيرات لها علاقة إيجابية.

الآن ، ضع في اعتبارك مخطط مبعثر لمبيعات الشوكولاتة الساخنة كدالة لدرجة الحرارة. تحتوي نقاط البيانات في هذه الحالة أيضا على نمط خطي وبالتالي لها ارتباط.

لكن مبيعات الشوكولاتة الساخنة تنخفض مع ارتفاع درجة الحرارة ، وبالتالي فإن المتغيرات لها علاقة سلبية.

بصرف النظر عن الخطي ، يمكن أيضا ملاحظة أنماط أخرى في الحياة الواقعية. على سبيل المثال ، مع مرور الوقت ، هناك ارتفاع هائل في حالات COVID قبل الوصول إلى الهضبة. إذن هذا ارتباط غير خطي وإيجابي.

يمكن أن تكون هناك حالات لا يوجد فيها ارتباط بين المتغيرين. على سبيل المثال ، عدد الأفلام التي تمت مشاهدتها ليس له علاقة بمقاس الحذاء.

Key Terms and definitions

Correlation - Measure of statistical relationship between two variables.
Positive Correlation - Both variables increase or decrease together.
Negative Correlation - One variable increases as the other decreases and vice versa.
Zero Correlation - No relationship exists between the variables.
Non-Linear Correlation - Relationship doesn't follow a straight line, example: an exponential relationship.

Learning Objectives

Define Correlation - Understand relationship between two variables (e.g., positive correlation).
Contrast Positive vs Negative Correlation - Identify key differences (e.g., movement of variables).
Explore Examples of Correlation Types - Describe scenarios (e.g., altitude and temperature).
Explain Zero Correlation - Understand when there is no relationship between the variables.
Apply Correlation in Statistics - Understand its importance in data analysis.

Questions that this video will help you answer

What is correlation and its types?
How can we identify positive and negative correlation?
What is an example of zero correlation?

This video is also useful for

Students - Understanding correlation aids in solving complex problems in statistics.
Educators - Provides a clear explanation to help with teaching the topic.
Researchers - Important in statistical analysis in various fields of study.
Data Analysts - Crucial for interpreting relationships among variables.

Tags

الارتباط الارتباط الإيجابي الارتباط السلبي الارتباط الصفري المتغيرات العلاقة الخطية الارتباط غير الخطي العلاقة الإحصائية الارتفاع ودرجة الحرارة الأغاني والارتفاع العلاقة الأسية