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負相關
鎖定
- 中文名
- 負相關
- 外文名
- Negative correlation
- 學 科
- 數理科學
- 解 釋
- 自變量增長,因變量跟着減小
- 對 稱
- 正相關
- 應 用
- 統計分析
負相關基本內容
函數是研究兩個變量之間的依存關係的一種數量形式。對於兩個變量,如果當一個變量的取值一定時,另一個變量的取值被惟一確定,則這兩個變量之間的關係就是一個函數關係。對於一個變量,可以控制其數量大小的變量稱為可控變量,否則稱為隨機變量。自變量取值一定時,因變量的取值帶有一定隨機性的兩個變量之間的關係,叫做相關關係。相關關係中的兩個變量有兩種類型,一類是一個為可控變量,另一個為隨機變量,另一類為兩個都是隨機變量。
相關關係與函數關係的異同點:
相同點:兩者均是指兩個變量的關係。
不同點:1.函數關係是一種確定的關係,如勻速直線運動中的時間t與路程s的關係;2.相關關係是一種非確定的關係,如一塊農田的水稻產量與施肥量之間的關係。
在平面直角座標系中,表示具有相關關係的兩個變量的一組數據圖形,稱為散點圖。散點圖能直觀反映兩個相關變量之間的大致變化趨勢,利用計算機作散點圖是簡單可行的辦法
[1]
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負相關比較
正相關(Positive correlation),是指兩個變量變動方向相同,一個變量由大到小或由小到大變化時,另一個變量亦由大到小或由小到大變化。即其數據曲線的切線斜率始終大於零。如身高與體重,身高越長,體重就越重。也就是説,在正相關的情況下,一個變量隨着另一個變量的變化而發生相同方向的變化(兩個變量同時變大或變小)。其中,引起變化的量叫做自變量(即自己發生變化的量),另一個變量叫做因變量(即跟着自變量變化的量)。 負相關(Negative correlation),是指兩個變量變動方向相反,一個變量由大到小或由小到大變化時,另一個變量反而有小到大或由大到小變化。即其數據曲線的切線斜率始終小於零。也就是説,在負相關的情況下,一個變量隨着另一個變量的變化而發生相反方向的變化。統計學中常用相關係數r來表示兩變量之間的相關關係。r的值介於-1與1之間,r為正時是正相關,反映當x增加(減少)時,y隨之相應增加(減少);呈正相關的兩個變量之間的相關係數一定為正值,這個正值越大説明正相關的程度越高。當這個正值為1時就是完全正相關。r的絕對值越大,表示變量之間的相關程度越高,r為負數時,表示一個變量的增加可能引起另一個變量的減少,此時,叫做負相關
[2-3]
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負相關生活中的負相關
1.亞洲地區天亮太陽昇起,美洲地區天黑太陽下降,兩洲之間時差變化相反 ,氣候成對立關係。
2.磁場異類相斥的原理。
3.高原含氧量與海拔高度。
負相關應用舉例
表1是某小賣部6天賣出的熱茶杯數與當天天氣温度的對比表,將表中的數據畫成散點圖,從散點圖發現温度與熱茶杯數近似成什麼關係。
温度t /°c | 22 | 18 | 13 | 10 | 4 | 1 |
杯數y | 20 | 24 | 34 | 38 | 50 | 6 |
解:根據表1匯制散點圖,如圖1所示。
從散點圖1中發現温度與熱茶杯數近似成負相關。