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Erschienen in:
Data Science, Predictive Analytics oder einfach: – Datenanalyse – Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Korrelation

verfasst von : Marlis von der Hude

Erschienen in: Predictive Analytics und Data Mining

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Der Korrelationskoeffizient ist eine Maßzahl, mit der Stärke und Richtung eines monotonen Zusammenhangs zwischen quantitativen oder ordinalen Merkmalen quantifiziert werden können. Sind zwei Merkmale stark korreliert, so kann man eines mit Hilfe des anderen vorhersagen. Bei quantitativen Daten kann die Art des Zusammenhangs durch Streudiagramme veranschaulicht werden. Für mehr als zwei Merkmale werden die Korrelationskoeffizienten in der Korrelationsmatrix zusammengestellt. Sie können auch durch Grafiken sehr gut veranschaulicht werden.

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Fußnoten
1
dies sind Merkmale, die sortiert werden können, wie z. B. Zufriedenheitsscores
 
2
\(\text {Die Varianz ist ein Spezialfall der Kovarianz: }\)
$$ s_{x,x} =\frac{1}{n-1}\sum _{k=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})(x_{i}-\overline{ x}) =\frac{1}{n-1}\sum _{k=1}^{n}(x_{i}-\overline{x})^{2} $$
 
3
Dies wird hier nicht behandelt.
 
Metadaten
Titel
Korrelation
verfasst von
Marlis von der Hude
Copyright-Jahr
2020
Buch
Predictive Analytics und Data Mining

Print ISBN: 978-3-658-30152-1

Electronic ISBN: 978-3-658-30153-8

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30153-8_3