Correlatieanalyse
Correlatieanalyse is een statistische techniek die wordt gebruikt om de sterkte en richting van een relatie tussen twee numerieke variabelen te meten. Het helpt om te begrijpen hoe veranderingen in de ene variabele samenhangen met veranderingen in een andere.
Wat is correlatie?
Een correlatiecoëfficiënt (meestal weergegeven als r) varieert tussen -1 en 1 en betekent:
- 1: perfecte positieve correlatie;
- 0: geen correlatie;
- −1: perfecte negatieve correlatie.
Er zijn verschillende soorten correlatiemethoden, maar de Pearson-correlatie is het meest gebruikt voor numerieke continue gegevens in R.
Correlatie tussen twee variabelen
De cor()-functie kan worden gebruikt om de correlatiecoëfficiënt tussen twee variabelen te berekenen. Hiervoor moeten twee kolommen als parameters worden opgegeven.
cor(df$selling_price, df$km_driven)
Als resultaat geeft de functie een waarde tussen -1 en 1 terug.
Correlatiematrix (Meerdere Variabelen)
Dezelfde functie kan worden gebruikt om relaties tussen meerdere variabelen te onderzoeken.
# Select only numeric columns
numeric_df <- df[, c("selling_price", "km_driven", "max_power", "mileage", "engine", "seats")]
# Compute correlation matrix
cor_matrix <- cor(numeric_df, use = "complete.obs") # Ignores any rows with missing data
Het resultaat wordt opgeslagen als een matrix die de pairwise correlatiewaarden tussen alle geselecteerde numerieke variabelen toont.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Can you explain the difference between positive and negative correlation with more examples?
How do I interpret the values in a correlation matrix?
What should I do if my data contains non-numeric columns or missing values?
Awesome!
Completion rate improved to 4Correlatieanalyse
Veeg om het menu te tonen
Correlatieanalyse is een statistische techniek die wordt gebruikt om de sterkte en richting van een relatie tussen twee numerieke variabelen te meten. Het helpt om te begrijpen hoe veranderingen in de ene variabele samenhangen met veranderingen in een andere.
Wat is correlatie?
Een correlatiecoëfficiënt (meestal weergegeven als r) varieert tussen -1 en 1 en betekent:
- 1: perfecte positieve correlatie;
- 0: geen correlatie;
- −1: perfecte negatieve correlatie.
Er zijn verschillende soorten correlatiemethoden, maar de Pearson-correlatie is het meest gebruikt voor numerieke continue gegevens in R.
Correlatie tussen twee variabelen
De cor()-functie kan worden gebruikt om de correlatiecoëfficiënt tussen twee variabelen te berekenen. Hiervoor moeten twee kolommen als parameters worden opgegeven.
cor(df$selling_price, df$km_driven)
Als resultaat geeft de functie een waarde tussen -1 en 1 terug.
Correlatiematrix (Meerdere Variabelen)
Dezelfde functie kan worden gebruikt om relaties tussen meerdere variabelen te onderzoeken.
# Select only numeric columns
numeric_df <- df[, c("selling_price", "km_driven", "max_power", "mileage", "engine", "seats")]
# Compute correlation matrix
cor_matrix <- cor(numeric_df, use = "complete.obs") # Ignores any rows with missing data
Het resultaat wordt opgeslagen als een matrix die de pairwise correlatiewaarden tussen alle geselecteerde numerieke variabelen toont.
Bedankt voor je feedback!
