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Que sont les coefficients de corrélation?
2
Comment calculer les coefficients de corrélation ?
3
Comment interpréter les coefficients de corrélation ?
4
Comment visualiser les coefficients de corrélation ?
5
Comment utiliser les coefficients de corrélation en data science ?
6
Voici ce qu’il faut prendre en compte d’autre
Comment mesurer la force d’une relation entre des variables avec des coefficients de corrélation ? Il s’agit d’une question courante en science des données, où vous souhaitez souvent explorer comment différentes variables s’influencent les unes les autres. Dans cet article, vous apprendrez ce que sont les coefficients de corrélation, comment les calculer et comment les interpréter.
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- Trailokesh Mohanty Associate Data Scientist at Course5i | Data Science | Machine Learning | Supply Chain Analytics
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- Sumeet Kumar Data Scientist - AI/ML @ Sakhatech | Innovating with GEN-AI and LLMs
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- RaviTeja G Pursuing DATA SCIENCE in IIT-MADRAS | Data Scientist | Coder
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1 Que sont les coefficients de corrélation?
Les coefficients de corrélation sont des valeurs numériques qui indiquent à quel point deux variables sont liées. Ils vont de -1 à 1, où -1 signifie une relation négative parfaite, 0 signifie aucune relation et 1 signifie une relation positive parfaite. Une relation négative signifie qu’à mesure qu’une variable augmente, l’autre diminue, et vice versa. Une relation positive signifie que lorsqu’une variable augmente, l’autre augmente également, et vice versa.
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- RaviTeja G Pursuing DATA SCIENCE in IIT-MADRAS | Data Scientist | Coder
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Correlation coefficients help us understand how changes in one variable are associated with changes in another variable. It measures the strength and direction of the relationship between two variables, ranging from -1 to 1. where Close to 1 Indicates that when one variable increases, the other variable tends to increase as well. Close to -1 Indicates that as one variable increases, the other variable tends to decrease, and vice versa. Close to 0, Suggests a minimal linear relationship between the variables.
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- Kristaq Bollano Senior Consultant Machine Learning
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Instead of a boring formula explanation, imagine you're a detective investigating a crime scene. The two variables you're analyzing are the suspects and the evidence. The correlation coefficient represents the strength of the connection between the suspects and the evidence.A coefficient of 1 indicates a perfect match between the suspects and the evidence, suggesting a clear culprit who fits the crime perfectly.A coefficient of -1 suggests that the evidence points directly away from the suspects, indicating that they are innocent or unrelated to the crime.A coefficient of 0 says there is no discernible relationship between the suspects and the evidence, leaving the investigation open to further exploration and interpretation.
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- Anees Fatima Inamadar Expereinced Data Scientist | AI | ML | NLP|LLM |Ex-Telstra,Accenture,Cognizant
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Correlation coefficients will let us decide if the two variables under consideration are related positively or negatively. if the value is near to +1 it means both the variables move in same directions positively( linear relationship) where as if near to -1 indicate if one value increases other decreases and if 0 it means they are minimally related. In Python we have readymade function called corr(), this will give a matrix of correlation between all the variables present in that dataset.
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- Oluwatobi Afolabi PhD Data Science | Machine Learning | Deep Learning | Computer Vision | NLP
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Correlation coefficients quantify the strength and direction of a linear relationship between two variables. Ranging from -1 to 1, a positive value indicates a positive correlation, while a negative value denotes a negative correlation. A coefficient close to 1 signifies a strong linear relationship, while near 0 implies weak correlation. Correlation coefficients are valuable in statistical analysis, aiding in understanding the degree of association between variables and informing predictive modeling.
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- Bhavye Jain student | AIR 12 IPUCET | TSOC'23 | SSOC'23
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A correlation coefficient is a numerical value that quantifies the relationship between two sets of data. It ranges from -1 to 1. A correlation coefficient close to 1 indicates that the data are directly proportional, meaning as one set of data increases, the other tends to increase. Conversely, a correlation coefficient close to -1 indicates that the data are inversely proportional, implying that as one set of data increases, the other tends to decrease. If the correlation coefficient is close to 0, it suggests that there is little to no relationship between the two sets of data.Example: In study hours and exam scores data, a coefficient near 1 means more study leads to higher scores, while near -1 means more study leads to lower scores.
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2 Comment calculer les coefficients de corrélation ?
Il existe différents types de coefficients de corrélation, en fonction de la nature et de la distribution des variables. Le plus courant est le coefficient de corrélation de Pearson, qui mesure la relation linéaire entre deux variables continues. Pour calculer le coefficient de corrélation de Pearson, vous devez diviser la covariance des deux variables par le produit de leurs écarts-types. La covariance mesure à quel point les variables varient ensemble, et les écarts-types mesurent à quel point elles varient individuellement. Vous pouvez utiliser l’option Corr.() en Python ou R pour calculer le coefficient de corrélation de Pearson pour une paire de variables ou une matrice de variables.
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The most commonly used correlation coefficient is Pearson correlation coefficient.It is calculated by dividing the covariance of the two variables by the product of their standard deviation.In python we have readymade function.corr(). You can run this on numerical data and can plot output into a heat map with darker shades to numbers close to +1 and -1 which indicate strong postive or negative linear correlation
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- Leandro Araque Ayudo a profesionales a entender sus datos| Harvard CORe | LinkedIn Community Top Voice
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I've found helpful is to simplify the explanation of how to calculate correlation coefficients for colleagues less familiar with statistics. I tell them that the Pearson correlation coefficient, the most common one, measures the linear relationship between two continuous variables. It's calculated by dividing the covariance of the two variables by the product of their standard deviations. This means we're looking at how much the variables vary together compared to how they vary individually. Also, I mention how functions like corr() in Python or R make this calculation straightforward, allowing for efficient analysis of the relationship between pairs of variables or among matrices of variables.
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Correlation coefficients quantify the strength and direction of a relationship between two variables. The most common method is Pearson’s correlation coefficient for linear relationships, calculated as the covariance of the variables divided by the product of their standard deviations. For non-parametric data, Spearman's rank correlation or Kendall's tau can be used, which do not assume a linear relationship or data normality. Python's NumPy and SciPy libraries offer straightforward functions (numpy.corrcoef, scipy.stats.spearmanr, kendalltau) for these calculations.
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- Laura Martínez Quijano 💡Achieve 5% reduction in water and energy consumption in 6 months with the CUDOCU method 🔥 Personalized and effective solutions 📉Tangible results in energy efficiency and sustainability
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En el marco de la gestión de la energía de las organizaciones suelen utilizarse planillas de cálculo para documentar los datos de consumo de energía y las variables que los afectan, típicamente Excel o Google Sheets.Estos mismos programas tienen funciones de análisis de datos y entre ellos el cálculo del coeficiente de correlación es uno fácilmente accesible.En el caso de Excel, y en el caso de una regresión simple (con una sola variable), puede calcularse el coeficiente de correlación sencillamente con un click sobre el gráfico de dispersión construido.
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- Jasper Hunt Data scientist at the University of Oxford
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Virtually any spreadsheet or statistical analysis software includes a correlation function which performs the calculation for you. If your data are stored in a format that can easily be read into a Python, R, or MATLAB script, any of these languages can swiftly calculate correlation using a variety of techniques. If your data need to be entered into a spreadsheet, Microsoft Excel also has a built-in correlation function. One benefit of correlation being such a widespread statistical technique is that it is easy to calculate in most statistical software packages.
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3 Comment interpréter les coefficients de corrélation ?
Le signe et l’amplitude du coefficient de corrélation vous renseignent sur la direction et la force de la relation entre les variables. Un signe positif signifie que les variables se déplacent dans la même direction, et un signe négatif signifie qu’elles se déplacent dans des directions opposées. La magnitude vous indique la force de la relation, où plus proche de 1 ou -1 signifie plus fort, et plus proche de 0 signifie plus faible. Cependant, la corrélation n’implique pas la causalité, ce qui signifie que vous ne pouvez pas déduire qu’une variable cause l’autre en vous basant uniquement sur le coefficient de corrélation. Vous devez tenir compte d’autres facteurs, tels que le contexte, la taille de l’échantillon et les variables de confusion potentielles, pour établir une relation de cause à effet.
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- Vivek S Menon Data Scientist at Telstra |Microsoft Certified Data Scientist | PGP - AI/ML | MBA |Ex -Accenture, TCS | AI | ML | NLP|LLM
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Correlation coefficient value ranges from -1 to +1 . Magnitude of value shows the strength of relationship.Any number close to zero indicates weaker linear relationship . Any number near to +1 indicates stronger linear relationship which means one can observe one variable increases other variable also increases and if its near to-1, linear relationship is stronger but when one variable increases other variable decreases
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- Gamze Ural, Ph.D Data Scientist | Researcher
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the correlation coefficient is to +1 or -1, the stronger the linear relationship between the variables. Values closer to zero suggest a weaker or no linear relationship. It's important to note that correlation coefficients only measure linear relationships and may not capture other types of relationships, such as nonlinear or complex dependencies.
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Correlation coefficients range from -1 to 1. A coefficient close to 1 indicates a strong positive relationship, meaning as one variable increases, so does the other. Conversely, a coefficient close to -1 signifies a strong negative relationship. A value around 0 implies little to no linear relationship. However, it's crucial to remember correlation does not imply causation; two variables can be correlated without one causing the other to change.
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- Laura Martínez Quijano 💡Achieve 5% reduction in water and energy consumption in 6 months with the CUDOCU method 🔥 Personalized and effective solutions 📉Tangible results in energy efficiency and sustainability
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En el marco de la gestión de la energía, el valor del r2 indica qué proporción del consumo de energía se explica con la o las variables independientes seleccionadas. Si es muy bajo (<0.6), tendemos a incluir más variables en el modelo. Sin embargo, un r2 bajo a veces no refleja un mal modelo, sino un proceso con muy pobre control operacional, es decir, un proceso con muchas fluctuaciones, aún en las mismas condiciones. Al mejorar el control operacional, mejora el coeficiente de correlación.
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- Jasper Hunt Data scientist at the University of Oxford
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A value closer to 1 or -1 means there is more of a linear association between the two variables. However, in interpreting correlation coefficients, it is important to remember that the relationship between the variables might be more complex. Just because a correlation coefficient is low (i.e., close to 0) does not mean the variables are not related.When a correlation coefficient does not reveal any meaningful association between two variables, it can be worth exploring other relationships, such as those described by nonlinear statistical models. As is often the case in statistics, failure to find a relationship using one technique (e.g., correlation) does not imply the absence of a relationship between variables.
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4 Comment visualiser les coefficients de corrélation ?
Une façon de visualiser les coefficients de corrélation consiste à utiliser un nuage de points, qui montre les valeurs individuelles des deux variables sous forme de points sur un plan. Le nuage de points peut vous aider à voir la forme et le modèle de la relation, ainsi que les valeurs aberrantes ou les anomalies. Vous pouvez également ajouter une ligne de meilleur ajustement, qui représente l’équation qui minimise la distance entre les points et la ligne. La pente et l’ordonnée à l’origine de la ligne de meilleur ajustement peuvent vous donner plus d’informations sur la relation, telles que le taux de changement et le point de départ.
Une autre façon de visualiser les coefficients de corrélation consiste à utiliser une carte thermique, qui montre la matrice des coefficients de corrélation sous la forme d’une grille de cellules colorées. La carte thermique peut vous aider à comparer les coefficients de corrélation de plusieurs variables à la fois, ainsi qu’à identifier les groupes ou groupes de variables fortement corrélés. Vous pouvez également utiliser différentes combinaisons de couleurs ou échelles pour mettre en évidence les différentes plages ou niveaux de corrélation.
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Visualizing correlation coefficients can be done effectively with heatmaps using libraries like seaborn, which provide a color-coded matrix that highlights the strength and direction of relationships. Scatter plots are also useful, especially for identifying the nature of the relationship (linear, nonlinear, or no correlation) between pairs of variables. For a more comprehensive view, pair plots can visualize pairwise relationships across multiple variables simultaneously.
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- Gamze Ural, Ph.D Data Scientist | Researcher
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Correlation coefficients, on the other hand, quantify the degree of linear relationship between two variables. They range from -1 to 1, where 1 indicates a perfect positive correlation, -1 indicates a perfect negative correlation, and 0 indicates no correlation.a more common approach to visualize correlation coefficients is to use a correlation matrix heatmap or a scatter plot matrix.In a correlation matrix heatmap, each cell represents the correlation coefficient between two variables, with colors indicating the strength and direction of the correlation. A scatter plot matrix displays scatter plots of each pair of variables, with the correlation coefficient often included in or near each plot.
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- Laura Martínez Quijano 💡Achieve 5% reduction in water and energy consumption in 6 months with the CUDOCU method 🔥 Personalized and effective solutions 📉Tangible results in energy efficiency and sustainability
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En el marco de la gestión de la energía, usamos gráficos de dispersión para graficar consumo de energía en función de una o varias variables relevantes (producción, temperatura ambiente, humedad de producto, etc).La forma más simple de visualizar este gráfico es utilizando una planilla de cálculo como Excel, Google Sheets o LibreOffice, todas las cuales ofrecen el cálculo junto con la visualización del coeficiente de correlación en forma muy fácilmente accesible.
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5 Comment utiliser les coefficients de corrélation en data science ?
Les coefficients de corrélation peuvent être bénéfiques en science des données pour diverses raisons. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour l’analyse exploratoire des données afin de comprendre les caractéristiques et les relations de vos données. En outre, les coefficients de corrélation peuvent être utilisés pour la sélection d’entités en supprimant les variables qui sont fortement corrélées entre elles ou avec la variable cible, ou en créant de nouvelles variables qui combinent les variables corrélées. Enfin, les coefficients de corrélation peuvent être utilisés pour évaluer la performance et la précision de votre modèle en comparant la corrélation entre les valeurs prédites et réelles, ou en vérifiant la corrélation entre les valeurs résiduelles et les variables explicatives.
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- Sumeet Kumar Data Scientist - AI/ML @ Sakhatech | Innovating with GEN-AI and LLMs
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Correlation coefficients are useful for identifying links between variables in datasets. In general use Pearson's correlation for linear links, Spearman's for ordinal or non-linear associations, and Kendall's Tau for small sample sizes or data with a lot of ties. Calculating these coefficients allows me to quickly assess the strength and direction of correlations, which informs feature selection and hypothesis testing.
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- Kavindu Rathnasiri Top Voice in Machine Learning | Data Science and AI Enthusiast | Associate Data Analyst at ADA - Asia | Google Certified Data Analyst | Experienced Power BI Developer
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Correlation coefficients are like the glue that holds data relationships together in the world of data science. As a seasoned Data Scientist, I've found them invaluable for understanding how variables dance with each other, helping us weed out redundant features and create better predictive models. It's like having a compass in a sea of data, guiding us toward clearer insights and more effective decisions.
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when coefficient value is 1 this is a perfect positive linear relationship between the variables. When the value is between 0.7 & 1 this suggests a strong positive linear relationship between the variables. As one variable increases, the other variable tends to increase as well, although not perfectly. when value is 0.3 & 0.7 indicating a moderate positive linear relationship between the variables. when its between 0.3 & 0 it is a a weak positive linear relationship. When coeffcient is 0 changes in one variable do not predict changes in the other variable. When the value is between -ve 0.7 & -1 it indicates a strong negative linear relationship between the variables. As one variable increases, the other variable decreases proportionally.
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- Leandro Araque Ayudo a profesionales a entender sus datos| Harvard CORe | LinkedIn Community Top Voice
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Other aspects to consider are the ethical and privacy challenges in handling data, especially in sensitive fields like health and finance. In my career, I've learned that beyond analysis techniques and tools, addressing how data is collected, stored, and used is crucial. Transparency, user consent, and the protection of personal data are fundamental. These principles not only comply with regulations like GDPR but also build trust with users, an invaluable asset in the digital age.
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- Laura Martínez Quijano 💡Achieve 5% reduction in water and energy consumption in 6 months with the CUDOCU method 🔥 Personalized and effective solutions 📉Tangible results in energy efficiency and sustainability
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En el marco de la gestión de la energía, el grado de correlación entre los datos no es el único parámetro a tener en cuenta para definir si se trata o no de un buen modelo de explicación del consumo de energía. La independencia de las variables elegidas en relación con el consumo de energía y entre sí, es fundamental. La explicación física de los coeficientes de la función también es importante (si el modelo arroja un r2 altísimo, pero al mismo tiempo indica que con el producto congelado aumenta el consumo de energía y con el producto refrigerado el consumo de energía se reduce, hay algo que no está bien en el modelo).
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To measure the strength of a relationship between variables using correlation coefficients, first choose the appropriate coefficient type: Pearson for linear relationships between continuous variables, Spearman for monotonic relationships, or Kendall for ordinal associations. Calculate the coefficient, where values close to +1 or -1 indicate strong positive or negative relationships, respectively, and values near 0 suggest weak or no linear relationship. Interpret the results within the context of your data, considering outliers and the distribution of the data. Use scatterplots to visually assess the relationship. Remember that correlation does not imply causation and should be considered alongside other analyses.
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