Корреляция двух переменных с простой регрессией - на что указывает распределение точек данных?

Question

В настоящее время я делаю корреляционный анализ двух переменных с регрессией МНК. У меня есть два графика, которые оба указывают на положительную корреляцию (см. Pi c).

Точки данных на одном из графиков не так близки к линии регрессии по сравнению с другим. Сейчас я много читаю об этом, и большинство статей и статей объясняют, как сильная / слабая корреляция указывается в корреляции Пирсона.

Теперь я немного запутался, правильно ли, что более распределенные точки данных указывают на более слабую корреляцию (и наоборот) с регрессией OLS? Я рад за каждую подсказку!

KR!

-> сильная корреляция?

-> слабая корреляция?

Answer 1

Вы правы. Чем ближе точки находятся к линии регрессии, тем сильнее корреляция. Это потому, что когда они ближе, отклонение данных меньше, и линия более точно представляет данные, указывающие на более сильную корреляцию. Обратное также верно (больше точек разброса = слабая корреляция).