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如何通俗的理解協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)?

共 2501字,需瀏覽 6分鐘

 ·

2021-10-12 18:57

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來源:硬數(shù)據(jù)?侵刪


Part1 方差


之前介紹了方差是用來刻畫數(shù)據(jù)波動性的統(tǒng)計量,那么協(xié)方差就是描述兩個變量之間的變動關(guān)系。

通俗地理解為:兩個變量是同向變化?還是反向變化?同向或反向程度有多少?

X變大,Y也變大,說明兩個變量是同向變化的,這時協(xié)方差就是正的。
X變大,Y變小,說明兩個變量是反向變化的,這時協(xié)方差就是負的。
并且從數(shù)值大小來看,協(xié)方差的絕對值越大,則兩個變量同向或反向的程度也越大,即有較強的相關(guān)。


公式的計算很簡單,每個X與其均值之差乘以Y與其均值之差得到一個乘積,再將其都加起來求個均值即可。

比如有兩個變量X,Y,觀察7個樣本,畫出他們的變化情況,并且很明顯是同向變化的。
可以發(fā)現(xiàn)每一時刻的值與的值的正負號相同(比如t1時刻,他們同為正,t2時刻他們同為負):
于是當他們同向變化時,的乘積為正。這樣,當你把7個時刻的乘積加在一起,求平均后也就是正數(shù)了。

如果反向運動

很明顯,的值與的值的正負號相反,于是其乘積就是負值,計算出來的協(xié)方差也就是負數(shù)了。

上面說的兩種情況比較特殊,很多時候XY兩個變量的變動沒有規(guī)律,比如:

這種情況下某些的值與的值乘積為正,某些的值與的值乘積為負。

加在一起后,其中的一些正負項就會抵消掉,最后平均得出的值就是協(xié)方差,通過協(xié)方差的數(shù)值大小,就可以判斷這兩個變量同向或反向的程度了。

所以,在7個樣本中,的乘積為正的越多,說明同向變化的次數(shù)越多,亦即同向程度越高,反之亦然。

總而言之,
若協(xié)方差為正,則X和Y同向變化;
反之協(xié)方差為負,則反向變化;
協(xié)方差絕對值越大表示同向或反向的程度越深。

其實方差也是一種特殊的協(xié)方差,只不過是X和X之間的協(xié)方差。



Part2 相關(guān)系數(shù)


相關(guān)系數(shù)的公式為:



其實就是用X、Y的協(xié)方差除以X和Y的標準差。

所以相關(guān)系數(shù)可以看成剔除了兩個變量單位的影響、標準化后的特殊協(xié)方差。它可以反映兩個變量變化是同向還是反向的,同向為正,反向為負。

并且它又是標準化后的協(xié)方差,則它出現(xiàn)最重要的目的來了,就是消除兩個變量單位的影響,使得不同變量的相關(guān)系數(shù)之間具有可比性。

比如下面兩種情況,關(guān)注一下縱軸的刻度:


很容易可以看出兩種情況下X和Y都是同向變化的,并且它們變化的方式都大致相同,在特定的樣本點同為正或同為負,那么它們理應具有相同的相關(guān)關(guān)系。于是可以計算一下他們的協(xié)方差:

第一種情況下:

[(100-0)×(70-0)+(-100-0)×(-70-0)+(-200-0)×(-200-0)…]÷7≈15428.57

第二種情況下:

[(0.01-0)×(70-0)+(-0.01-0)×(-70-0)+(-0.02-0)×(-200-0)…]÷7≈1.542857

協(xié)方差差了一萬倍,只能看出兩種情況都是正相關(guān)的,但是我們能說第一種情況就相關(guān)性更強嗎?

在上面兩種情況中,雖然X和Y的變化方向都相同,但是每次變化的幅度不相同,主要原因是單位的不一致引起的。

所以,為了能準確比較兩個變量的相關(guān)程度,我們就要把變化幅度對協(xié)方差的影響中剔除掉,也就是要去掉單位的影響,于是就要使用相關(guān)系數(shù)。

那么如何剔除變量變化幅度的影響呢?很自然的就應該使用前面提到的方差和標準差了!

相關(guān)系數(shù)是協(xié)方差除以標準差,當X或Y的波動變大的時候,它們的協(xié)方差會變大,標準差也會變大,這樣相關(guān)系數(shù)的分子分母都變大,相互抵消,變小時也亦然。

于是相關(guān)系數(shù)不像協(xié)方差一樣可以在實數(shù)域上取值,它只能在+1到-1之間變化,具體為什么是+1和-1,可以自行Google柯西-斯瓦茨不等式。

總之,對于兩個變量X、Y,

當他們的相關(guān)系數(shù)為1時,說明兩個變量線性相關(guān)程度最大,兩個變量存在線性關(guān)系。
隨著相關(guān)系數(shù)減小,兩個變量相關(guān)程度也變小。
當相關(guān)系數(shù)為0時,兩個變量的線性無關(guān),但要注意,無關(guān)不一定獨立。
當相關(guān)系數(shù)繼續(xù)變小,小于0時,兩個變量開始出現(xiàn)反向相關(guān)。
當相關(guān)系數(shù)為-1時,說明兩個變量線性相關(guān)程度也最強,不過是相反的線性相關(guān),反相變化。

讓我們再回到前面X和Y的例子,用相關(guān)系數(shù)來衡量相關(guān)程度:

X的標準差為


Y的標準差為


于是相關(guān)系數(shù)為


說明第一種情況下,X和Y有極強的相關(guān)性,幾乎是線性相關(guān)。

那第二種情況:

X的標準差為


Y的標準差為


于是相關(guān)系數(shù)為


在第二種情況下,X的標準差較第一種小了10000倍,即變化幅度小了,但是并不改變X和Y線性高度相關(guān)的事實。

兩種情況的相關(guān)系數(shù)相等,X和Y具有相同的相關(guān)性,故而使用相關(guān)系數(shù)來衡量和比較相關(guān)性,要比協(xié)方差合適很多。

在第二種情況下,X的標準差較第一種小了10000倍,即變化幅度小了,但是并不改變X和Y線性高度相關(guān)的事實。

兩種情況的相關(guān)系數(shù)相等,X和Y具有相同的相關(guān)性,故而使用相關(guān)系數(shù)來衡量和比較相關(guān)性,要比協(xié)方差合適很多。


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