Trình Mô Phỏng Tương Quan Tương Tác

Khám phá các tính chất của Hiệp phương sai (Covariance) và Hệ số tương quan (Correlation) qua các ví dụ trực quan.

Phần 1: Dữ liệu gốc với Tương quan thuận

Đây là bộ dữ liệu ban đầu của chúng ta, thể hiện một mối tương quan thuận rõ ràng.

Hiệp phương sai

0.00

Hệ số tương quan (r)

0.00

Phần 2: Ảnh hưởng của Phép nhân (Scaling)

Dữ liệu từ Phần 1 được biến đổi bằng cách nhân mỗi giá trị X với 2 và Y với 3. Hãy quan sát sự thay đổi.

Hiệp phương sai

0.00

Hệ số tương quan (r)

0.00

Quan sát: Hiệp phương sai tăng vọt, trong khi Hệ số tương quan gần như không đổi. Điều này chứng tỏ Correlation không nhạy cảm với việc thay đổi đơn vị đo (scaling).

Phần 3: Ảnh hưởng của Phép cộng (Translation)

Dữ liệu từ Phần 1 được dịch chuyển bằng cách cộng 20 vào mỗi giá trị X và 10 vào mỗi giá trị Y.

Hiệp phương sai

0.00

Hệ số tương quan (r)

0.00

Quan sát: Cả Hiệp phương sai và Hệ số tương quan đều không thay đổi. Cả hai thước đo đều bất biến với phép dịch chuyển dữ liệu.

Phần 4: Sân chơi Tương tác

Bây giờ đến lượt bạn! Nhấp chuột vào biểu đồ để thêm điểm, hoặc kéo thả các điểm đã có để xem các giá trị thay đổi như thế nào trong thời gian thực.

Hiệp phương sai

0.00

Hệ số tương quan (r)

0.00

Bảng điều khiển

Số điểm dữ liệu: 0