Correlação: mostra a força que mantém duas variáveis unidas. Correlação linear pode ser classificada: Direta (positiva): se aumentarmos uma variável, a outra também aumentará Inversa (negativa): se aumentarmos uma variável, a outra diminuirá
Correlação: resume o grau de relacionamento entre duas variáveis (X e Y, por exemplo). Regressão: tem como resultado uma equação matemática que descreve o relacionamento entre variáveis.
O coeficiente de correlação é a medida de quanto uma linha pode descrever a relação entre valores "x" e valores "y". "R" sempre será maior ou igual a menos 1, ou menor ou igual a 1. Se "R" é igual a 1, significa que a linha descreve completamente a relação entre os valores "x" e "y" e que essa linha é crescente.
0.9 para mais ou para menos indica uma correlação muito forte. 0.7 a 0.9 positivo ou negativo indica uma correlação forte. 0.5 a 0.7 positivo ou negativo indica uma correlação moderada. 0.3 a 0.5 positivo ou negativo indica uma correlação fraca.
Use o coeficiente de correlação de Pearson para analisar a intensidade e a direção da relação linear entre duas variáveis contínuas. O coeficiente de correlação pode variar em termos de valor de -1 a +1. Quanto maior for o valor absoluto do coeficiente, mais forte é a relação entre as variáveis.
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajuste de um modelo estatístico linear generalizado, como a regressão linear simples ou múltipla, aos valores observados de uma variável aleatória. O R² varia entre 0 e 1, por vezes sendo expresso em termos percentuais.
O coeficiente mede a intensidade e a direção de relações lineares. A intensidade diz respeito ao grau de relacionamento entre duas variáveis. Quanto mais próximo dos extremos do intervalo, (-1 e +1) mais forte é a correlação. Quanto mais próximo do centro do intervalo, zero, mas fraca é a correlação linear.
A correlação positiva ocorre quando as duas variáveis aumentam ou diminuem juntas. Ou seja, se uma variável aumenta, a outra também aumenta. Se uma variável diminui, a outra também diminui. Um exemplo de correlação positiva seria a relação entre a quantidade de exercício físico praticado e a perda de peso.
O valor de r varia de -1 a 1. Valores próximos a 1 indicam uma forte correlação positiva, valores próximos a -1 indicam uma forte correlação negativa, e valores próximos a 0 indicam pouca ou nenhuma correlação linear.
A matriz de correlação mostra os valores de correlação de Pearson, que medem o grau de relação linear entre cada par de variáveis. Os valores de correlação podem cair entre -1 e +1. Se as duas variáveis tendem a aumentar e diminuir juntas, o valor de correlação é positivo.
A correlação positiva representa que quando um ativo sobe, o outro tende a subir também. Ou seja, temos um comportamento similar entre as nossas duas variáveis. Um exemplo de correlação positiva é você investir em dois fundos de investimentos em ações (FIA) e comprar um ETF do índice Ibovespa (BOVA11), por exemplo.
Uma correlação positiva indica que as variáveis movem-se na mesma direção. Quanto mais próxima a 1, maior a correlação; Uma correlação negativa indica que as variáveis movem-se em direções opostas.
O valor de R² indica aproximadamente o quão bem seu modelo explica a variação nos dados. Se for 1, o modelo explica perfeitamente os dados; se for 0, o modelo e os dados são mais ou menos independentes um do outro.
O que significa um coeficiente de correlação inferior a 1?
Se o coeficiente de correlação for igual a – 1 significa que existe relação linear perfeita entre X e Y, de tal forma que se X aumenta, Y diminui na mesma proporção também.
Na terceira linha, ocorre correlação não linear. É igual a 1, se uma das variáveis é uma função linear crescente da outra variável. É igual a -1, se uma variável é uma função decrescente. Os valores intermédios fornecem informações sobre o grau de dependência linear entre as duas variáveis.
Relações lineares fortes e positivas têm valores de mais próximas de . Relações lineares fortes e negativas têm valores de mais próximas de . As relações mais fracas têm valores de mais próximas de .
Como saber se a correlação é positiva ou negativa?
Portanto, se nosso valor for abaixo de zero, temos uma correlação negativa e, quanto mais próximo de -1, mais forte esta correlação negativa será. E, se o número é positivo, então a correlação também será positiva e tanto mais forte quanto mais próxima de 1.
