Correlazione e Covarianza in R: Guida Pratica con Esempi | Corso R 4.12 | MarinStatsLectures

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In questo video su R imparerai a calcolare la correlazione di Pearson, la correlazione di Spearman (per ranghi) e la correlazione di Kendall (per ranghi), oltre a creare intervalli di confidenza, eseguire test di ipotesi e calcolare la covarianza in R.

Utilizzeremo le funzioni e gli argomenti di R come cor, cor.test, cov, pairs e method per ottenere risultati precisi.

La correlazione di Pearson misura l’associazione lineare tra due variabili numeriche (approccio parametrico), mentre la correlazione di Spearman (non parametrica) valuta l’associazione monotona tra due variabili. La correlazione di Kendall è un altro metodo non parametrico basato sulla concordanza o discordanza delle coppie di valori (x-y). Infine, la covarianza quantifica la variabilità congiunta di due variabili casuali.

Indice del video:

0:00:08 Quando usare la correlazione di Pearson in statistica e nella ricerca?
0:00:16 Quando usare la correlazione di Spearman in statistica e nella ricerca?
0:00:24 Quando usare la correlazione di Kendall in statistica e nella ricerca?
0:00:54 Come accedere al menù di aiuto in R per le funzioni di correlazione
0:01:05 Come creare un grafico a dispersione in R con la funzione plot per analizzare la relazione tra variabili
0:01:39 Come calcolare la correlazione tra variabili usando la funzione cor in R
0:01:46 Come calcolare la correlazione di Pearson con l’argomento method in R
0:02:17 Come calcolare la correlazione di Spearman con l’argomento method in R
0:02:24 Come calcolare...