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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Analysis of Correlation and Regression

verfasst von : Dharmaraja Selvamuthu, Dipayan Das

Erschienen in: Introduction to Statistical Methods, Design of Experiments and Statistical Quality Control

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

It is quite often that one is interested to quantify the dependence (positive or negative) between two or more random variables. The basic role of covariance is to identify the nature of dependence. However, the covariance is not an appropriate measure of dependence since it is dependent on the scale of observations. Hence, a measure is required which is unaffected by such scale changes. This leads to a new measure known as the correlation coefficient. Correlation analysis is the study of analyzing the strength of such dependence between the two random variables using the correlation coefficient. For instance, if X represents the age of a used mobile phone and Y represents the retail book value of the mobile phone, we would expect smaller values of X to correspond to larger values of Y and vice-versa.

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Literatur
Zurück zum Zitat Panik MJ (2012) Statistical inference: a short course. Wiley, New YorkCrossRef Panik MJ (2012) Statistical inference: a short course. Wiley, New YorkCrossRef
Zurück zum Zitat Rohatgi VK, Ehsanes Saleh AKMd (2015) An introduction to probability and statistics. Wiley, New York Rohatgi VK, Ehsanes Saleh AKMd (2015) An introduction to probability and statistics. Wiley, New York
Metadaten
Titel
Analysis of Correlation and Regression
verfasst von
Dharmaraja Selvamuthu
Dipayan Das
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-13-1736-1_6