İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Korelasyon Nedir?

İngilizce: Correlation

Yayın: · Son güncelleme:

Korelasyon Nedir? Kısaca

Korelasyon, iki değişkenin birlikte ne ölçüde ve hangi yönde değiştiğini gösteren istatistiksel ilişkidir. Korelasyon katsayısı −1 ile +1 arasında değer alır; +1 kusursuz pozitif, −1 kusursuz negatif doğrusal ilişkiyi, 0 ise doğrusal ilişki olmadığını gösterir.

Korelasyon nedir?
İçindekiler
  1. Korelasyon nedir?
  2. Korelasyon katsayısı ne demek, nasıl yorumlanır?
  3. Türleri
  4. Nelere dikkat etmeli?

Korelasyon, "Bir değişken artarken diğeri de artıyor mu, azalıyor mu, yoksa ilgisiz mi?" sorusuna sayısal bir cevap verir. Örneğin çalışma süresi ile sınav puanı arasında pozitif, bir ürünün fiyatı ile satış adedi arasında çoğu zaman negatif bir korelasyon beklenir.

Korelasyon nedir?

En yaygın ölçü Pearson korelasyon katsayısıdır (r). İki değişkenin kovaryansının, standart sapmalarının çarpımına bölünmesiyle bulunur. Bu sayede birimden bağımsız, −1 ile +1 arasında bir değer elde edilir.

Korelasyon katsayısı ne demek, nasıl yorumlanır?

r değeri Yorum
+1 Kusursuz pozitif doğrusal ilişki
0,7 ile 1 arası Güçlü pozitif ilişki
0,3 ile 0,7 arası Orta düzeyde pozitif ilişki
−0,3 ile 0,3 arası Zayıf ya da doğrusal ilişki yok
−1 Kusursuz negatif doğrusal ilişki

Bu sınırlar kaba bir rehberdir ve alandan alana değişir.

Türleri

  • Pearson: İki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer; aykırı değerlere duyarlıdır.
  • Spearman: Değerlerin sıralarını kullanır; monoton ama doğrusal olmayan ilişkileri de yakalar.
  • Kendall tau: Sıra tabanlıdır; küçük örneklemlerde tercih edilebilir.

Nelere dikkat etmeli?

  • Korelasyon nedensellik değildir. İki değişkenin birlikte hareket etmesi, birinin diğerine neden olduğunu göstermez; üçüncü bir etken her ikisini de etkiliyor olabilir. Ayrıntılar için korelasyon nedensellik değildir maddesine bakabilirsin.
  • r = 0, ilişki olmadığı anlamına gelmez; yalnızca doğrusal ilişki olmadığını gösterir. U biçimli bir ilişkide r sıfıra yakın çıkabilir.
  • Tek bir aykırı değer korelasyonu büyük ölçüde değiştirebilir; her zaman dağılım grafiğine bak.
  • Finansta varlıkların getirileri arasındaki korelasyon çeşitlendirme açısından incelenir; ancak geçmişteki korelasyon, özellikle kriz dönemlerinde, değişebilir.

Sıkça Sorulan Sorular

Negatif korelasyon ne demek?

Negatif korelasyon, bir değişken artarken diğerinin azalma eğiliminde olduğunu gösterir. Örneğin bir yolda ortalama hız arttıkça yolculuk süresinin kısalması negatif bir ilişkidir.

Korelasyon ile kovaryans arasındaki fark nedir?

Kovaryans iki değişkenin birlikte değişiminin yönünü gösterir ama değeri birimlere bağlıdır ve yorumlanması zordur. Korelasyon ise kovaryansı standart sapmalarla ölçekler ve −1 ile +1 arasında, birimden bağımsız bir değer verir.

İlgili terimler

Kovaryans(Covariance)Kovaryans, iki rastgele değişkenin ortalamalarına göre birlikte hangi yönde değiştiğini gösteren istatistiksel ölçüdür. Pozitif kovaryans değişkenlerin birlikte artma eğiliminde olduğunu, negatif kovaryans ise birinin artarken diğerinin azaldığını gösterir.Korelasyon Nedensellik Değildir(Correlation Does Not Imply Causation)Korelasyon nedensellik değildir ilkesi, iki değişkenin birlikte hareket etmesinin birinin diğerine neden olduğunu kanıtlamadığını ifade eder. İlişki tesadüf, üçüncü bir etken ya da ters yönlü bir etki nedeniyle ortaya çıkmış olabilir.Dağılım Grafiği(Scatter Plot)Dağılım grafiği (scatter plot), iki sayısal değişkenin her gözlemdeki değerlerini yatay ve dikey eksende bir nokta olarak gösteren grafiktir. Değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü, gücünü ve biçimini görmeyi sağlar.R Kare(R-Squared)R kare (R², belirlilik katsayısı), bir regresyon modelinin hedef değişkendeki toplam değişkenliğin ne kadarını açıklayabildiğini gösteren ölçüttür. Genellikle 0 ile 1 arasında yorumlanır; 1'e yaklaştıkça model verideki değişimi daha iyi açıklar.Sürekli Değişken(Continuous Variable)Sürekli değişken, belirli bir aralık içinde herhangi bir değeri, kuramsal olarak sonsuz sayıda ara değeri alabilen sayısal değişkendir. Boy, ağırlık, sıcaklık ve süre gibi ölçümler sürekli değişkenlere örnektir.Aykırı Değer(Outlier)Aykırı değer (outlier), bir veri setindeki diğer gözlemlerden belirgin biçimde uzak, alışılmadık derecede büyük ya da küçük değerdir; ölçüm hatasından kaynaklanabileceği gibi gerçek ve önemli bir durumu da yansıtabilir.