На диаграмме рассеяния посчитан коэффициент корреляции r = -0.8 между X и Y. Что это означает?
AСильная положительная линейная связь: при росте X значения Y тоже последовательно растут
BСильная отрицательная линейная связь: при росте X значения Y обычно уменьшаются
CСвязи нет: точки на графике должны были бы образовать равномерное облако без направления
DЭто доказательство причинной связи: рост X напрямую вызывает падение Y у пользователей
Правильный ответ. Корреляция описывает направление и силу линейной связи, но не причинность.
Разбор
Знак коэффициента корреляции показывает направление (минус — обратная связь), а модуль близкий к 1 — сильную линейность. Даже при сильной корреляции нельзя автоматически делать выводы о причинности: совпадение направлений ещё не доказывает, что одно вызывает другое.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
На диаграмме рассеяния для двух переменных общий рисунок кажется без связи, но вы подозреваете, что разные сегменты ведут себя по-разному. Какой приём лучше всего помогает не смешивать сегменты?
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`)?
- 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?
- На диаграмме рассеяния переменная X имеет сильную асимметрию (значения от 1 до 1 000 000), а связь выглядит мультипликативной. Что чаще всего улучшит читаемость?
- Все вопросы по «Зависимости и scatter-графики» →