Корреляционный анализ

Описание

Обработчик на основании вычисляемых коэффициентов корреляции выявляет взаимосвязь между рядами данных входного набора. Применяется для оценки предполагаемой зависимости факторов.

Пример:

Проведем корреляционный анализ на основе небольшой таблицы, содержащей данные о количестве продаж четырех видов товаров по датам.

Исходная таблица:

Дата Спагетти Томатная паста Макароны Кофе
02.09.17 10 20 15 25
03.09.17 12 22 12 26
04.09.17 14 25 9 26
05.09.17 13 24 10 25
06.09.17 14 25 9 24
07.09.17 14 25 9 23
08.09.17 12 21 12 24
09.09.17 10 18 14 23
10.09.17 16 24 9 22
11.09.17 13 21 9 23
12.09.17 17 25 7 25

Определим корреляцию товара "Спагетти" с остальными товарами на основе коэффициентов Пирсона (в мастере настройки обработчика поле "Спагетти" отметим в "Наборе 1", а остальные товары - в "Наборе 2").

Выходная таблица:

Метка Метка Коэфф. Пирсона
Спагетти Томатная паста 0,83
Спагетти Макароны -0,93
Спагетти Кофе -0,12

Как видно из таблицы, ряд продаж для товара "Томатная паста" имеет очень большую положительную корреляцию, а товара "Макароны" — отрицательную. Из этого можно сделать вывод, что "Томатная паста" является сопутствующим товаром, а "Макароны" — заместителем товара "Спагетти". Корреляция продаж товара "Кофе" с товаром "Спагетти" является отрицательной, но при этом абсолютное значение корреляции невелико, и, следовательно, можно говорить об отсутствии взаимосвязи между продажами этих товаров.

Порты

Вход

  • Входной источник данных (таблица данных).

Выход

  • Выходной набор данных — таблица, содержащая данные о корреляции между полями. Имеет следующую структуру:
    • Обязательные поля:
      • Поля|Имя — имя первого поля в корреляционной паре;
      • Поля|Метка — метка первого поля в корреляционной паре;
      • Поля|Имя — имя второго поля в корреляционной паре;
      • Поля|Метка — метка второго поля в корреляционной паре.
    • Поля, наличие которых задается пользователем:
      • Пирсона — коэффициенты корреляции Пирсона;
      • Экстремум К. Ф. — экстремумы взаимнокорреляционной функции;
      • Tay-b Кендалла — коэффициенты ранговой корреляции Кендалла;
      • Спирмена — коэффициенты корреляции Спирмена.

Мастер настройки

Включает список флагов, позволяющих выбрать коэффициенты для оценки корреляции:

  • Коэффициент корреляции Пирсона — с его помощью можно определить силу и направление линейной зависимости между двумя процессами, происходящими одновременно.
  • Коэффициент Tay-b Кендалла — коэффициент ранговой корреляции, применяется для выявления количественной взаимосвязи между переменными, если их можно ранжировать. Рекомендуется использовать для категориальных данных.
  • Экстремум взаимнокорреляционной функции — вычисляет максимальный по модулю из коэффициентов корреляции двух процессов, рассчитанных при всевозможных временных сдвигах. Следует применять, если необходимо узнать линейную зависимость между двумя процессами или частями процессов, происходящими с некоторым временным лагом.
  • Коэффициент корреляции Спирмена — еще один вариант ранговой корреляции. Для числовых полей для оценки силы связи используются не численные значения, а соответствующие им ранги. Поэтому для любых монотонных последовательностей коэффициент Спирмена будет равен -1 или 1.

В таблице необходимо выбрать ряды для анализа взаимосвязи. Для каждого поля из "Набора 1", отмеченного флагом, будут вычислены коэффициенты корреляции с полями, отмеченными флагами в "Наборе 2".

results matching ""

    No results matching ""