Если вы замените единицы X с метров на сантиметры (то есть умножите X на 100), что произойдёт с корреляцией между X и Y?
AКорреляция не изменится при линейном масштабировании одной из переменных, хотя наклон линии тренда станет другим
BКорреляция станет ровно в 100 раз больше, потому что значения
X выросли в 100 раз после смены единицCКорреляция поменяет знак на противоположный, потому что переход к более мелким единицам разворачивает связь
DКорреляция станет равной нулю, потому что после смены шкалы
X и Y оказываются в разных пространствахПравильный ответ. Коэффициент корреляции безразмерен и устойчив к линейному пересчёту единиц одной из переменных.
Разбор
Линейное преобразование X меняет наклон линии тренда и единицы измерения, но не меняет форму линейной связи между переменными. Поэтому коэффициент корреляции остаётся прежним, что полезно помнить при сравнении графиков с разными единицами. Утверждения о росте в 100 раз, смене знака или обнулении корреляции игнорируют тот факт, что коэффициент корреляции безразмерен.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
На точечной диаграмме с сотнями тысяч точек всё сливается в сплошное пятно из-за наложения. Что сделать первым, чтобы увидеть структуру плотности?
Ещё вопросы по теме «Зависимости и scatter-графики»
- Какой график лучше всего подходит, чтобы показать связь между двумя числовыми переменными на уровне отдельных наблюдений (например, `price` и `quantity`)?
- На диаграмме рассеяния посчитан коэффициент корреляции r = -0.8 между X и Y. Что это означает?
- Вы увидели на диаграмме рассеяния высокую корреляцию между числом уведомлений и оттоком. Какой вывод корректнее всего?
- На точечной диаграмме с сотнями тысяч точек всё сливается в сплошное пятно из-за наложения. Что сделать первым, чтобы увидеть структуру плотности?
- Когда добавление линии тренда на точечную диаграмму обычно наиболее уместно?
- Все вопросы по «Зависимости и scatter-графики» →