В данных по товарам коэффициент корреляции Пирсона между ценой и конверсией равен -0.7. Как это интерпретировать?

AСильная положительная линейная связь: при росте цены конверсия в товарах тоже растёт по линейному тренду в выборке наблюдений
BДостаточно сильная отрицательная линейная связь: при большей цене конверсия в товарах в среднем оказывается ниже по выборке
CСвязи между ценой и конверсией нет, поскольку коэффициент Пирсона по модулю меньше единицы в исследуемых данных каталога
DЦена причинно снижает конверсию на 70 процентов в среднем по всем товарам выборки в рассматриваемый период наблюдения
Правильный ответ. Коэффициент Пирсона описывает направление и силу линейной связи, но не причинность.

Разбор

Знак коэффициента Пирсона показывает направление: при отрицательном значении одна величина обычно растёт, когда другая падает. Модуль около 0.7 часто трактуют как заметную линейную связь в данных. При этом коэффициент Пирсона не доказывает, что цена является причиной изменения конверсии. Положительная связь противоречит знаку; «связи нет» — миф (нужно сравнивать с нулём, а не с единицей); проценты в причинном смысле — подмена величины коэффициента эффектом.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
У вас миллион наблюдений, Pearson r между двумя метриками равен 0.03, а p-value очень маленький. Какой вывод наиболее корректен для продукта?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Корреляция и регрессия»