Como fazer a Correlação de Pearson no R?

Como fazer correlação de Pearson no r?
O coeficiente de correlação de Pearson é representado pelo resultado cor .

Teste de pearson
  1. cor = 1: Correlação perfeita positiva entre as duas variáveis.
  2. cor = 0: Não existe correlação linear, a correlação deve ser investigada por outros métodos.
  3. cor = -1: Correlação perfeita negativa entre as duas variáveis.
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A correlação de Pearson é um método utilizado para medir a força e a direcção da relação linear entre duas variáveis contínuas. É uma técnica estatística importante usada em muitos campos, incluindo finanças, engenharia e ciências sociais. Neste artigo, discutiremos como executar a correlação de Pearson no R, juntamente com tópicos relacionados, como o teste de Mann Kendall, a correlação no mercado financeiro, os tipos de correlação entre variáveis e os tipos de correlação entre duas variáveis.

Para executar a correlação de Pearson no R, primeiro precisamos ter duas variáveis contínuas que queremos correlacionar. Digamos que temos duas variáveis, x e y, e queremos saber se existe uma relação linear entre elas. Podemos usar a função cor() no R para calcular o coeficiente de correlação de Pearson entre x e y. Aqui está um exemplo de código:

“`{r}

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

y <- c(2, 4, 6, 8, 10)

cor(x, y, method = “pearson”)

“`

A saída será um coeficiente de correlação de 1, indicando uma relação linear positiva perfeita entre x e y.

Além da correlação de Pearson, existem outros métodos de correlação, como a correlação de Spearman e a correlação de Kendall. A correlação de Spearman é semelhante à correlação de Pearson, mas mede a força e a direcção da relação monotónica entre duas variáveis contínuas, enquanto a correlação de Kendall mede a força e a direcção da associação entre duas variáveis com base no número de pares concordantes e discordantes. Para calcular a correlação de Spearman e Kendall em R, podemos utilizar a função cor() com o argumento method definido como “spearman” ou “kendall”, respectivamente.

O teste de Mann Kendall é um teste não paramétrico utilizado para detectar tendências em dados de séries cronológicas. É frequentemente utilizado em estudos ambientais e hidrológicos para detectar alterações na qualidade da água, caudal e outras variáveis ao longo do tempo. O teste baseia-se no número de tendências ascendentes e descendentes nos dados e nos respectivos níveis de significância. Em R, podemos utilizar a função Kendall() do pacote Kendall para efectuar o teste de Mann Kendall.

A correlação é também um conceito muito utilizado no mercado financeiro. Mede o grau em que dois títulos ou activos se movem um em relação ao outro. A correlação positiva significa que os dois activos se movem na mesma direcção, enquanto a correlação negativa significa que se movem em direcções opostas. A correlação é importante na gestão de carteiras, uma vez que ajuda os investidores a diversificar as suas participações para reduzir o risco.

Em conclusão, a correlação de Pearson é uma técnica estatística poderosa que mede a força e a direcção da relação linear entre duas variáveis contínuas. O R fornece uma forma conveniente de efectuar a correlação de Pearson, bem como outros métodos, como a correlação de Spearman e de Kendall. O teste de Mann Kendall é uma ferramenta útil para detectar tendências em dados de séries temporais, enquanto a correlação é um conceito importante em finanças e gestão de carteiras. Ao compreender estes conceitos e técnicas, podemos obter informações valiosas sobre os nossos dados e tomar melhores decisões.

FAQ
O que é a correlação positiva e a correlação negativa?

A correlação positiva é uma relação estatística entre duas variáveis em que ambas aumentam ou diminuem em conjunto. Isto significa que quando uma variável aumenta, a outra variável também tende a aumentar. Em contrapartida, a correlação negativa refere-se a uma relação estatística entre duas variáveis em que estas se movem em direcções opostas. Isto significa que quando uma variável aumenta, a outra tende a diminuir. A correlação de Pearson em R pode ser utilizada para medir a força e a direcção da correlação entre duas variáveis.

O que é um exemplo de variável qualitativa?

Um exemplo de uma variável qualitativa é o género (masculino ou feminino).

Além disso, o que é quantitativo ordinal?

Os dados quantitativos ordinais são um tipo de dados que podem ser classificados ou ordenados, mas as diferenças entre os valores não podem ser determinadas ou não são significativas. Exemplos de dados ordinais incluem notas de letras (A, B, C, etc.), classificações (1º, 2º, 3º, etc.) e escalas de Likert (por exemplo, concordo totalmente, concordo, neutro, discordo, discordo totalmente). Na análise estatística, os dados ordinais são normalmente tratados como dados categóricos.