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Quel type de corrélation est représenté dans le nuage de points ?
Quel type de corrélation est représenté dans le nuage de points ?

Vidéo: Quel type de corrélation est représenté dans le nuage de points ?

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Vidéo: Représenter un nuage de points et déterminer le point moyen - Terminale 2024, Novembre
Anonim

Un nuage de points est utilisé pour représenter une corrélation entre deux variables . Il existe deux types de corrélations: positives et négatives. Variables qui sont positivement corrélées vont dans le même sens, tandis que variables qui sont corrélées négativement se déplacent dans des directions opposées.

Par conséquent, comment déterminez-vous s'il existe une corrélation dans un nuage de points ?

Corrélation

  1. Corrélation positive: à mesure qu'une variable augmente, l'autre augmente également. La taille et la pointure de la chaussure en sont un exemple; à mesure que la taille augmente, la taille de la chaussure augmente également.
  2. Corrélation négative: à mesure qu'une variable augmente, l'autre diminue.
  3. Pas de corrélation: il n'y a pas de relation apparente entre les variables.

quel nuage de points montre une corrélation négative ? Nous voyons souvent des modèles ou des relations dans nuages de points . Lorsque la variable y a tendance à augmenter à mesure que la variable x augmente, on dit qu'il y a une valeur positive corrélation entre les variables. Lorsque la variable y a tendance à diminuer à mesure que la variable x augmente, on dit qu'il y a un corrélation négative entre les variables.

De même, quels sont les différents types de corrélation ?

Types de corrélation

  • Corrélation positive – lorsque la valeur d'une variable augmente par rapport à une autre.
  • Corrélation négative – lorsque la valeur d'une variable diminue par rapport à une autre.
  • Aucune corrélation - lorsqu'il n'y a pas de dépendance linéaire ou de relation entre les deux variables.

Comment décrivez-vous un nuage de points sans corrélation ?

S'il y a non relation apparente entre les deux variables, alors il y a pas de corrélation . Les nuages de points peuvent être interprétés en examinant la direction de la ligne de meilleur ajustement et la distance entre les points de données et la ligne de meilleur ajustement.

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