Ịchọpụta Njiko Njiko: Okwu Mmalite, Ụzọ, na Ngwa
Njikọta bụ ihe nha ọnụọgụgụ nke na-ekpebi ike nke mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe abụọ dị na dataset. Njikọta dị site na -1 ruo 1. Uru ọnụọgụgụ dị nso na 1 ma ọ bụ -1 na-egosi mmekọrịta siri ike n'etiti mgbanwe abụọ ahụ. Uru ọnụọgụgụ dị nso na 0 na-egosi enweghị mmekọrịta siri ike n'etiti mgbanwe abụọ ahụ. Isiokwu a ga-atụle ọnụọgụgụ njikọ, ụzọ maka ịgbakọ ya, nkọwa ya, na ojiji ya n'ọtụtụ ubi.
Okwu Mmalite nke Njikọta Njikọta
Ihe njikọ ahụ na-enye anyị echiche ọnụọgụgụ nke otu ihe abụọ si ejikọta. A na-ekewa ihe njikọ ahụ n'ụdị abụọ bụ isi dabere na ntụziaka nke mmekọrịta ahụ:
1. Njikọta Mmekọrịta Dị Mma: Na-egosi na mgbe otu mgbanwe na-abawanye, mgbanwe nke ọzọ na-abawanye.
2. Njikọta Mmekọrịta Na-adịghị Mma: Na-egosi na mgbe otu mgbanwe na-abawanye, mgbanwe nke ọzọ na-ebelata.
Enwere ike kewaa mmekọrịta dị n'etiti ihe abụọ dị iche iche n'ụdị atọ dabere na ike nke mmekọrịta ahụ:
1. Njikọ siri ike: Ọnụọgụ ahụ dị nso na -1 ma ọ bụ 1.
2. Njiko dị n'etiti: Njiko ahụ dị n'etiti -0.5 ruo -1 ma ọ bụ 0.5 ruo 1.
3. Mmekọrịta Na-adịghị Ike: Ọnụọgụ dị nso na 0.
Usoro maka ịgbakọ ọnụọgụ njikọ
A na-eji ọtụtụ ụzọ a na-ahụkarị agbakọọ ihe njikọ ahụ, gụnyere njikọ Pearson, njikọ Spearman, na njikọ Kendall. Ka anyị tụlee nke ọ bụla n'ime ụzọ ndị a nke ọma.
1. Mmekọrịta Pearson
A na-ejikarị ihe njikọ Pearson eme ihe mgbe ihe abụọ a na-aga n'ihu ma nwee nkesa nkịtị. Usoro maka ihe njikọ Pearson bụ:
\[ r = \frac {n(\Sigma xy) – (\Sigma x)(\Sigma y)}{ \sqrt{ [n \Sigma x^2 – (\Sigma x)^2] [n \Sigma y^2 – (\Sigma y)^2 ] } } \]
Ebe:
– \( r \) = ọnụọgụ njikọ,
– \( n \) = ọnụọgụ nke ụzọ abụọ data,
– \( \Sigma xy \) = nchikota nke ngwaahịa nke ụzọ abụọ data \( x \) na \( y \),
– \( \Sigma x \) = ngụkọta nke ụkpụrụ \( x \),
– \( \Sigma y \) = ngụkọta nke ụkpụrụ \( y \),
– \( \Sigma x^2 \) = mkpokọta nke sụkwịa nke \( x \),
– \( \Sigma y^2 \) = mkpokọta nke square nke \( y \).
2. Mmekọrịta Ọkwa Spearman
A na-eji ọnụọgụgụ njikọ Spearman eme ihe maka data ordinal ma ọ bụ mgbe enweghị ike imezu echiche nke ịdị adị. Njikọ Spearman dabere na ọkwa nke ụkpụrụ data kama ụkpụrụ ha n'ezie. Usoro maka ọnụọgụgụ njikọ Spearman bụ:
\[ \rho = 1 – \frac {6\Sigma d_i^2}{n(n^2-1)} \]
Ebe:
– \( \rho \) = Ọnụọgụ njikọ Spearman,
– \( d_i \) = ọdịiche dị n'etiti ọkwa nke ụzọ abụọ data \( x \) na \( y \),
– \( n \) = ọnụọgụ nke ụzọ abụọ data.
3. Mmekọrịta Tau nke Kendall
Ọnụọgụ njikọ Kendall na-atụle ike nke mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe abụọ e nyere n'usoro. N'adịghị ka nke Spearman, njikọ Kendall na-elekwasị anya karịa na ọnụọgụ nke ụzọ abụọ e nyere n'usoro na nke na-adịghị mma. Usoro maka ọnụọgụ njikọ Kendall bụ:
\[ \tau = \frac{ (C – D)} { \sqrt{(C + D + T) (C + D + U) } } \]
Ebe:
– \( \tau \) = Ọnụọgụ njikọ Kendall,
– \(C \) = ọnụọgụ nke ụzọ abụọ ndị yiri ibe ha,
– \( D \) = ọnụọgụ nke ụzọ abụọ na-adịghị agbaso,
– \( T \) = ọnụọgụ nke ụzọ abụọ dị na mgbanwe \( x \),
– \( U \) = ọnụọgụ nke ụzọ abụọ dị na mgbanwe \( y \).
Nkọwa nke Njikọta Njikọta
Nkọwa nke ihe njikọ ahụ dabere na uru nke ihe njikọ ahụ enwetara:
– Ọnụọgụ +1: Mmekọrịta dị mma zuru oke.
– Ọnụọgụ 0.7 ruo 0.9: Mmekọrịta dị mma siri ike.
– Ọnụọgụ 0.4 ruo 0.6: Mmekọrịta dị mma nke ọma.
– Ọnụọgụ 0.1 ruo 0.3: Mmekọrịta dị mma adịghị ike.
– Ọnụọgụ 0: Enweghị mmekọrịta.
– Coefficient -0.1 ruo -0.3: Mmekọrịta na-adịghị mma.
– Ọnụọgụ -0.4 ruo -0.6: Mmekọrịta na-adịghị mma nke ukwuu.
– Coefficient -0.7 ruo -0.9: Mmekọrịta siri ike na-adịghị mma.
– Ọnụọgụ -1: Mmekọrịta na-adịghị mma zuru oke.
Ngwa Njikọta
Ihe njikọ ahụ nwere ọtụtụ ojiji n'ọtụtụ ngalaba dị iche iche, gụnyere akụnụba, sayensị mmekọrịta mmadụ na ibe ya, ahụike, agụmakwụkwọ, na ihe ndị ọzọ. Lee ụfọdụ ihe atụ:
1. Akụnụba: Ịchọpụta mmekọrịta dị n'etiti onu oriri na enweghị ọrụ, ma ọ bụ n'etiti mmefu ndị ahịa na ego ha na-enweta.
2. Sayensị Mmekọrịta Mmadụ na Nwanyị: Ịchọpụta mmekọrịta dị n'etiti agụmakwụkwọ na ego, ma ọ bụ n'etiti mgbasa ozi mmekọrịta mmadụ na ibe ya na ọdịmma uche.
3. Ahụike: Ịtụnyere mmekọrịta dị n'etiti àgwà ise siga na ọrịa kansa akpa ume, ma ọ bụ n'etiti ụdị ndụ na-arụsi ọrụ ike na ahụike obi.
4. Agụmakwụkwọ: Ịnyocha mmekọrịta dị n'etiti oge ọmụmụ ihe na nsonaazụ ule, ma ọ bụ n'etiti nha klaasị na ihe ụmụ akwụkwọ rụzuru.
Ihe Nlereanya Bara Uru Site na Iji Datasets
Ka anyị were ya na anyị nwere dataset nke gụnyere akara ule mgbakọ na mwepụ na oge ọmụmụ ihe n'ime awa nke ụmụ akwụkwọ iri dịka ndị a:
““
Awa Ọmụmụ Ihe Ụmụ Akwụkwọ Akara Mgbakọ na Mwepụ
1 5 85
2 3 78
3 6 90
4 2 76
5 4 80
6 6 88
7 5 85
8 3 82
9 7 91
10 5 87
““
Anyị nwere ike ịgbakọ ọnụọgụ mmekọrịta Pearson n'etiti Study_Hours na Math_Score. Site na iji usoro Pearson, anyị na-agbakọ \( \Sigma x \), \( \Sigma y \), \( \Sigma xy \), \( \Sigma x^2 \), na \( \Sigma y^2 \) mbụ, wee tinye ụkpụrụ ndị a n'ime usoro iji nweta uru nke \( r \).
Mmechi
Njikọta bụ ngwa dị ike n'ịchọpụta ike na ntụziaka nke mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe abụọ. Ịghọta echiche, ụzọ mgbakọ na mwepụ, na nkọwa nke njikọta dị oke mkpa maka nyocha data dị irè. Site na nghọta kwesịrị ekwesị, anyị nwere ike ikpebi njikọ dị n'etiti mgbanwe dị iche iche n'ọtụtụ ebe ma mee mkpebi ndị ka mma, nke dabere na data.
