Почему коэффициент корреляции Пирсона не подходит для всех типов зависимостей?

Коэффициент корреляции Пирсона не подходит для всех типов зависимостей, потому что он предназначен для обнаружения только линейных взаимосвязей. mindthegraph.com sky.pro

Некоторые ситуации, в которых применение коэффициента Пирсона нежелательно:

• Нелинейные отношения. mindthegraph.com Коэффициент может неточно отражать силу связи, если отношения между переменными криволинейны или нелинейны. mindthegraph.com Например, если переменные имеют квадратичную или экспоненциальную зависимость. mindthegraph.com
• Выбросы. mindthegraph.com sky.pro Даже несколько экстремальных значений могут существенно исказить значение коэффициента корреляции, особенно при небольших выборках. sky.pro
• Категоричные или порядковые данные. mindthegraph.com Коэффициент Пирсона предполагает, что обе переменные непрерывны и нормально распределены. mindthegraph.com Он может не подходить для категорических или порядковых данных, где отношения не обязательно носят линейный или числовой характер. mindthegraph.com
• Гетероскедастичность. mindthegraph.com Когда изменчивость одной переменной отличается от диапазона другой (то есть когда разброс точек данных непостоянен), коэффициент Пирсона может дать неточную оценку взаимосвязи. mindthegraph.com

Для анализа зависимостей, которые не подходят под критерии коэффициента Пирсона, можно использовать другие методы, например ранговую корреляцию Спирмена для порядковых данных или нелинейные регрессионные модели. mindthegraph.com