អ្វីដែលត្រូវបានបកប្រែជាមេគុណសហសម្ព័ន្ធនិងតម្លៃនៃការ

នៅក្នុងពិភពលោករបស់យើង, អ្វីគ្រប់យ៉ាងត្រូវបាន interconnected កន្លែងណាមួយវាគឺអាចមើលឃើញដោយភ្នែកទទេ, និងក្នុងករណីខ្លះមនុស្សដែលមិនដឹងអំពីអត្ថិភាពនៃទំនាក់ទំនងមួយ។ ទោះជាយ៉ាងណា, ស្ថិតិ, នៅពេលដែលសំដៅទៅលើការពឹងផ្អែកគ្នាទៅវិញទៅមកជាញឹកញាប់ប្រើពាក្យ "ការជាប់ទាក់ទងគ្នា" នោះទេ។ វាអាចជាញឹកញាប់ត្រូវបានរកឃើញក្នុងអក្សរសិល្ប៍សេដ្ឋកិច្ច។ សូមព្យាយាមដើម្បីដោះស្រាយនូវអ្វីដែលជាសារៈសំខាន់នៃគំនិតនេះ, អ្វីដែលជាកត្តានិងរបៀបដើម្បីបកស្រាយតម្លៃដែលទទួលបាន។

សញ្ញាណ

ដូច្នេះអ្វីដែលជាការជាប់ទាក់ទងគ្នាបានដែរឬទេ? តាមក្បួនមួយដែលពាក្យនេះបញ្ជាក់ទំនាក់ទំនងរវាងប៉ារ៉ាម៉ែត្រពីរស្ថិតិឬច្រើនជាងនេះ។ ប្រសិនបើអ្នកផ្លាស់ប្តូរតម្លៃនៃមួយឬច្រើននៃពួកគេ, វាជៀសមិនរួចធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់តម្លៃរបស់អ្នកដទៃនោះទេ។ សម្រាប់និយមន័យគណិតវិទ្យានៃកម្លាំងឯករាជ្យភាពបែបនេះគឺជារឿងធម្មតាក្នុងការប្រើភាពខុសគ្នានៃកត្តាមួយ។ វាគួរតែត្រូវបានកត់សម្គាល់ថានៅក្នុងករណីដែលជាកន្លែងដែលការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងប៉ារ៉ាម៉ែត្រមួយមិនបាននាំឱ្យមានការផ្លាស់ប្តូរធម្មជាតិនៅក្នុងផ្សេងទៀតទេប៉ុន្តែផលប៉ះពាល់នៅលើណាមួយនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រលក្ខណៈស្ថិតិដូចទំនាក់ទំនងមួយគឺមិនទាក់ទងគ្នាទេប៉ុន្តែស្ថិតិគ្រាន់តែជា។

ប្រវត្តិសាស្រ្តនៃពាក្យ

ក្នុងគោលបំណងដើម្បីយល់ពីការល្អប្រសើរជាងមុននូវអ្វីដែលជាប់ទាក់ទង, អនុញ្ញាតឱ្យមើលរឿងនេះ។ ពាក្យនេះបង្ហាញខ្លួននៅក្នុងសតវត្សទី XVIII អរគុណចំពោះការខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់ paleontologist បារាំង Zhorzha Kyuve ។ អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តបានបង្កើតគេហៅថា "ច្បាប់នៃការជាប់ទាក់ទងគ្នា" សរីរាង្គនិងផ្នែកខ្លះនៃសត្វមានជីវិតដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដើម្បីស្តាររូបរាងនៃហ្វូស៊ីលបុរាណរបស់សត្វដែលមានតែមួយចំនួននៃនៅសល់របស់ខ្លួនដែលអាចប្រើបាន។ នៅក្នុងស្ថិតិ, ពាក្យនេះបានមកចូលទៅប្រើប្រាស់នៅក្នុងឆ្នាំ 1886 ជាមួយនឹងដៃពន្លឺនៃស្ថិតិអង់គ្លេសនិងជីវ Francis បាន Galton ។ ចំណងជើងខ្លាំងនៃពាក្យនេះបានរកឃើញការបកស្រាយរបស់ខ្លួនតែទំនាក់ទំនងមិនមែនគ្រាន់តែនិងមិន - «ទំនាក់ទំនង»និងទំនាក់ទំនងជាមួយគ្នានោះគឺជាអ្វីមួយដែលបានចែករំលែក - «សហទំនាក់ទំនង-»។ ទោះជាយ៉ាងណា, ពន្យល់យ៉ាងច្បាស់ថាការជាប់ទាក់ទងនេះគណិតវិទ្យាតែសិស្ស Galton អាច, និងគណិតវិទូដែលជាជីវវិទូលោក Karl Pearson (1857 - 1936) ។ វាគឺជាការដែលគាត់ដែលដំបូងបាននាំយករូបមន្តច្បាស់លាស់មួយសម្រាប់ការគណនាមេគុណត្រូវគ្នា។

ការជាប់ទាក់ទងគ្នាគូ

ដូច្នេះយើងហៅថាទំនាក់ទំនងរវាងតម្លៃជាក់លាក់ពីរ។ ឧទាហរណ៍វាត្រូវបានបង្ហាញថាការចំណាយប្រចាំឆ្នាំនៃការផ្សព្វផ្សាយពាណិជ្ជកម្មនៅក្នុងសហរដ្ឋអាមេរិកត្រូវបានទាក់ទងយ៉ាងជិតស្និទ្ធទៅនឹងទំហំនៃផលិតផលក្នុងស្រុកសរុប។ វាត្រូវបានគេប៉ាន់ប្រមាណថាមានរវាងតម្លៃទាំងនេះនៅក្នុងរយៈពេលពីឆ្នាំ 1956 ដល់ឆ្នាំ 1977 ព្រះ មេគុណសហសម្ព័ន្ធ គឺ 0,9699 ។ ឧទាហរណ៍មួយទៀត - ចំនួននៃការចូលមើលហាងលក់បណ្តាញនិងបរិមាណនៃការលក់របស់ខ្លួន។ ទំនាក់ទំនងជិតស្និទ្ធបានរកឃើញរវាងតម្លៃទាំងនេះជា ការលក់ ស្រាបៀរនិងសីតុណ្ហភាពខ្យល់សីតុណ្ហភាពជាមធ្យមសម្រាប់ទីតាំងជាក់លាក់មួយនៅក្នុងឆ្នាំចរន្តនិងឆ្នាំមុននិងដូច្នេះនៅលើ។ ឃតើធ្វើដូចម្តេចដើម្បីបកស្រាយមេគុណសហសម្ព័ន្ធគូនេះ? ឥឡូវនេះយើងកត់សំគាល់ថាវាត្រូវចំណាយពេលតម្លៃពី -1 ទៅ 1, ម្ល៉ោះចំនួនអវិជ្ជមានបង្ហាញថាការបញ្ច្រាសនិងវិជ្ជមាន - ការពឹងផ្អែកដោយផ្ទាល់។ លទ្ធផលដែលមានទំហំធំរាប់អង្គភាព, ធំជាងទំហំនៃឥទ្ធិពលលើគ្នាទៅវិញទៅមក។ តម្លៃនៃសូន្យមួយតំណាងកង្វះនៃតម្លៃពឹងផ្អែកតិចជាង 0.5 បង្ហាញថាជនក្រីក្រនិងបើមិនដូច្នេះទេ - ដើម្បីកំណត់យ៉ាងច្បាស់ទំនាក់ទំនង។

ជាប់ទាក់ទង Pearson បាន

ដោយអាស្រ័យលើអ្វីអថេរខ្នាតវាស់សម្រាប់ការគណនាដែលបានប្រើសម្រាប់សូចនាករ (មេគុណ Fechner Spearman, Kendall និង T ។ ឃ) ។ នៅពេលដែលពិនិត្យតម្លៃចន្លោះដែលជាសូចនាករត្រូវបានប្រើប្រាស់ទូទៅ, បង្កើត Karlom Pirsonom ។ សមាមាត្រនេះបង្ហាញពីកម្រិតនៃទំនាក់ទំនងរវាងប៉ារ៉ាម៉ែត្រលីនេអ៊ែរទាំងពីរនាក់នេះ។ នៅពេលដែលមនុស្សនិយាយអំពីការជាប់ទាក់ទង, ភាគច្រើននៃវានិងមាននៅក្នុងចិត្ត។ សូចនាករនេះបានក្លាយជាការពេញនិយមដូច្នេះវាមានរូបមន្តក្នុង Excel, និងអាចត្រូវបានអនុវត្តជាក់ស្តែងខ្លាំងណាស់ប្រសិនបើអ្នកចង់យល់អំពីអ្វីដែលជាប់ទាក់ទងគ្នានេះគឺដោយគ្មានការនឹងចូលទៅក្នុង intricacies នៃរូបមន្តស្មុគ្រស្មាញ។ វាក្យសម្ព័ន្ធនៃមុខងារនេះគឺជារបស់សំណុំបែបបទ: Pearson (array1, array2) ។ ក្នុងនាមជាអារេទីមួយនិងទីពីរលេខដែលត្រូវគ្នាជួរនៃជាទូទៅជំនួស។