Connexion à la corrélation et relations linéaires

Votre travail ici est de trouver et d'interpréter les résultats d'une droite de régression et de ses éléments et de vérifier soigneusement exactement comment bien votre ligne correspond. Note: Régression suppose que vous avez trouvé qu'une relation forte existe.

Utilisez le diagramme de dispersion dessous pour répondre aux problèmes suivants.

Connexion à la corrélation et relations linéaires

Exemples de questions

  1. En termes de chiffres, ce qui est la valeur la plus plausible pour la corrélation entre X et Y?

    Répondre: -0,5

    Ces variables ont une corrélation négative modérée, comme en témoigne leur regroupement lâche autour d'une ligne allant du coin supérieur gauche au coin inférieur droit. En fait, leur corrélation est -0,54.

  2. Si les variables X et Y qui étaient passés dans ce nuage de points, comment la corrélation être affectée?

    Répondre: Cela ne changerait pas.

    La corrélation mesure la force du motif autour d'une ligne ainsi que la direction de la ligne (montée ou en descente). Lorsque vous allumez X et Y, vous ne changez pas la force de leur relation ou la direction de la relation. Par exemple, si la corrélation entre la hauteur et le poids est -0.54, la corrélation entre le poids et la hauteur est encore -0.54.

  3. Est-ce que le nuage de points suggèrent que X et Y sont de bons candidats pour une analyse de régression linéaire?

    Répondre: Oui, parce qu'ils sont modérément corrélées et les points suggèrent une tendance linéaire.

    Le nuage de points indique une relation linéaire possible entre les variables, et le coefficient de corrélation de -0.54 a typiquement une valeur absolue suffisamment élevé pour justifier de commencer une analyse de régression linéaire.

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