Essere in grado di calcolare la linearità ( o correlazione , come è spesso definito ) è una abilità molto prezioso . La linearità è una valutazione quantitativa di quanto fortemente legati una serie di dati è . Range di linearità da 0 ( non legati a tutti) a 1 ( tutto relativo ) e fornisce un indicatore numerico utile da utilizzare insieme a un complotto numerica . Per i nostri calcoli , il seguente esempio (x , y ) saranno utilizzati paia :
x : 2.4 , 3.4 , 4.6 , 3.7 , 2.2 , 3.3 , 4.0, 2.1
y : 1.33 , 2.12 , 1.80 , 1.65 , 2.00 , 1.76 , 2.11 , 1.63Things Hai bisogno
dati
Calculator
Mostra Altre istruzioni
Calcolo Sx
1
Aggiungi insieme tutti i valori x e si ottiene sum ( x ) = 25,7 .
2
Calcola x ^ 2 elevando al quadrato tutti i singoli valori x . Questo viene fatto moltiplicando ciascun valore x da sola . Le tue x ^ 2 valori saranno 5,76 , 11.56 , 21.16 , 13.69 , 4.84 , 10.89 , 16.00 , 4.41 .
3
Aggiungi insieme tutti i valori di x ^ 2 e si ottiene sum ( x ^ 2 ) = 88.31 .
4
sum Multiply ( x ) da solo per ottenere sum ( x ) ^ 2 , che è pari a 660,49 .
5
Divide sum ( x ) ^ 2 da 8 ( il numero totale di coppie di dati nei nostri dati di esempio ) . Si otterrà una risposta di 82.56 .
6
Sottrai 82.56 ( risposta dal punto 5 ) dalla somma ( x ^ 2) ( risposta dal punto 4 ) . Si otterrà una risposta di 5,75 , che ci riferiamo come Sx .
Calcolo Sy
7
Aggiungi insieme tutti i valori y e si ottiene sum ( y ) = 14.40 .
8
Calcola y ^ 2 elevando al quadrato tutti i singoli valori y . Questo viene fatto moltiplicando ogni valore y per sé . Il tuo y ^ 2 valori saranno 1,7689 , 4,4944 , 3,2400 , 2,7225 , 4,0000 , 3,0976 , 4,4521 , 2,6569 .
9
Aggiungi insieme tutti i tuoi y ^ 2 valori e si ottiene somma ( y ^ 2 ) = 26,4324 .
10
Moltiplica sum ( y) da solo per ottenere sum ( y) ^ 2 , che è pari a 207,36 .
11
sum Divide ( y ) ^ 2 da 8 ( il numero totale di coppie di dati nei nostri dati di esempio ) e sottrarre quella risposta da somma ( y ^ 2 ) . Si otterrà una risposta di 0,5124 , che ci riferiamo come Sy .
Calcolo Sxy
12
Calcola x * y moltiplicando ogni valore x con la y corrispondente -value . I vostri valori x * y saranno 3,192 , 7,208 , 8,280 , 6,105 , 4.400 , 5.808 , 8.440 , 3.423 .
13
Aggiungi insieme tutti i valori y x * e si ottiene sum ( x * y ) = 46,856 .
14
Multiply sum ( x ) per somma ( y) e si otterrà una risposta di 370,08 .
15
Dividere 370,08 per 8 ( il totale numero di coppie di dati nei nostri dati di esempio ) . Si otterrà una risposta di 46.26 .
16
Sottrai 46.26 da sum ( x * y ) ( dal punto 2 ) e si otterrà una risposta di 0,5960 , che ci riferiamo come Sxy .
Putting It Together
17
Prendere la radice quadrata di Sx e la risposta sarà 2.398 .
18
Prendere la radice quadrata di Sy e la risposta sarà 0,716 .
19
Moltiplica le tue risposte dai punti 1 e 2 e si otterrà una risposta di 1.717 .
20
Dividere Sxy da 1.717 ( dal punto 3 ) per calcolare la linearità finale di 0.347 . Una linearità questo basso suggerisce i dati sono liberamente correlati e poco lineare .