Обратная корреляция: Определение, принцип действия и примеры

При оценке взаимосвязи между двумя или более переменными существует несколько способов их взаимодействия, включая обратную корреляцию. Обратная корреляция также известна как отрицательная корреляция или отрицательная взаимосвязь. Понимание различных форм обратной зависимости может принести вам пользу в самых разных профессиональных условиях.

В этой статье мы обсудим, что такое обратная корреляция, методы создания формулы обратной корреляции и способы использования обратной корреляции, включая примеры.

Основные выводы:

• Обратная корреляция, или отрицательная корреляция, означает, что значение одной переменной уменьшается при увеличении значения другой переменной.

• Обратная корреляция может быть использована для помощи в бюджетировании, маркетинге, научных наблюдениях и оценке стоимости.

• Существует пять основных типов обратной корреляции, включая ложную, линейную, параболическую, пропорциональную и обратную параболическую.

Что такое обратная корреляция?

Обратная корреляция возникает, когда значение одной переменной уменьшается при увеличении значения другой переменной. Эта взаимосвязь, по сути, создает отрицательную или обратную величину. Эта корреляция также создает нисходящий наклон при движении слева направо по графику значений. Обратные корреляции могут существовать как прямая причина и следствие друг друга, или они могут быть чисто случайными.

Как создать формулу обратной корреляции

При оценке взаимосвязи между двумя переменными, имеющими обратную корреляцию, может быть полезно вывести формулу, основанную на этой взаимосвязи. Это позволяет вам ввести значение одной переменной и использовать его для расчета ожидаемого значения другой. Существует множество подходов к созданию формулы обратной корреляции:

• Установленные взаимосвязи: Многие существующие обратные корреляции характеризуются известными взаимосвязями, формула расчета значения зависимой переменной на основе конкретной независимой переменной установлена в ходе предыдущих исследований. Это позволяет использовать существующую формулу для расчетов.

• Наблюдение: Проведение наблюдательного исследования может дать вам информацию о взаимосвязи между двумя переменными. Наблюдение позволяет регистрировать новые данные для двух или более переменных и проводить сравнение между ними, чтобы определить прогностическую формулу.

• Построение графика данных: Когда у вас есть доступ к набору данных, но еще нет формулы, построение графика данных позволяет создать график, соответствующий точкам. Вы можете построить данные вручную или использовать графическое устройство для создания автоматизированной кривой. Чем больше точек в вашем наборе данных, тем точнее вы сможете построить кривую и вывести формулу, которая даст более конкретные результаты.

Когда использовать обратную корреляцию

Обратная корреляция существует во многих областях и сферах знаний, поэтому специалистам важно понимать ее суть. К распространенным профессиональным применениям обратной корреляции относятся:

• Бюджетирование: Обратные зависимости могут часто встречаться при управлении финансовыми бюджетами, например, при сравнении затрат на единицу продукции в зависимости от того, сколько единиц продукции вы приобретаете, или при сравнении нормы прибыли на продукцию с ценами на сырье.

• Маркетинг: Оценка маркетинговой стратегии может выявить обратную корреляцию с эффективностью рекламы. Например, когда потребители на рынке не знают о продукте, начало маркетинговой кампании может дать сильные результаты, поскольку потребители узнают о продукте. По мере роста осведомленности в обществе новый маркетинг приносит меньше пользы, так как новых потребителей становится меньше.

• Научные эксперименты: При проведении научного эксперимента возможно, что результаты дадут обратную корреляцию. Это может дать полезную информацию при разработке новых теорий или продуктов.

• Планирование пространства: При планировании использования пространства для хранения существует обратная зависимость между наличием одного типа потенциальных товаров и пространством, доступным для других.

• Оценка стоимости: При оценке стоимости потенциальной сделки или покупки обычно существует обратная пропорция между прибыльностью сделки и затратами на участие в ней для вас или вашей компании.

5 типов обратной корреляции

Так же как обратные корреляции могут встречаться в самых разных областях, они могут принимать различные формы. Наиболее распространенными типами обратной корреляции являются:

1. Ложная обратная корреляция

Случайная обратная зависимость возникает, когда две переменные демонстрируют обратную зависимость, не оказывая прямого влияния друг на друга. Обычно это происходит, когда общий фактор влияет на обе переменные, давая противоположные результаты для каждой из них. Несмотря на отсутствие прямого взаимодействия между двумя переменными, между ними сохраняется устойчивая и наблюдаемая обратная корреляция.

Пример: Исследователь проводит поведенческое исследование членов сообщества, оценивая количество времени, которое они уделяют различным видам деятельности в среднем за неделю. При оценке данных обнаруживается устойчивая тенденция, согласно которой у людей, которые больше времени проводят за чтением, сокращается время поездки на работу. Хотя эти два вида деятельности не оказывают прямого влияния друг на друга, в исследуемом сообществе они взаимодействуют таким образом, что возникает случайная обратная зависимость.

2. Линейная обратная корреляция

При линейной обратной корреляции наблюдается устойчивое изменение зависимой переменной во всем диапазоне возможных значений. Это означает, что величина воздействия на независимую переменную остается одинаковой, независимо от начального значения, и что изменение зависимой переменной на одну и ту же величину приведет к одинаковому изменению независимой переменной, независимо от начальных значений.

Пример: Ученый создает раствор соленой воды. Поскольку соль не выкипает, по мере того, как ученый кипятит воду и она испаряется, содержание соли в оставшейся в кастрюле воде увеличивается. В результате концентрация соли находится в обратной зависимости от времени кипячения воды, причем уровень соли увеличивается тем больше, чем дольше вода находится в перегретом состоянии.

3. Параболическая обратная корреляция

Параболическая обратная корреляция возникает, когда эффект от увеличения независимой переменной не имеет постоянной степени влияния на зависимую переменную. При более низких значениях увеличение независимой переменной оказывает меньший эффект, чем при более высоких уровнях переменной. Когда вы строите график этой взаимосвязи, получается диаграмма, которая начинается с более плоского участка, а затем достигает крутой нисходящей кривой по мере увеличения независимой переменной.

Пример: Компания, измеряющая эффективность продукта для очистки бассейна, обнаруживает, что чем больше загрязняющих веществ присутствует в воде, тем быстрее растет их концентрация, поскольку источников размножения становится больше. Нанесение очищающего раствора на бассейн убивает организмы, чтобы предотвратить их размножение. В результате существует обратная зависимость между качеством воды и временем, прошедшим с момента последнего применения, причем нисходящая кривая становится тем круче, чем больше времени прошло с момента последней очистки.

4. Пропорциональная обратная корреляция

Пропорциональная обратная зависимость возникает, когда между зависимой и независимой переменными существует прямая и равная связь. При изменении независимой переменной в этой зависимости зависимая переменная изменяется прямо противоположно изменению независимой переменной.

Пример: Путешествующий специалист по продажам загружает багажник своего автомобиля продукцией, чтобы продавать ее клиентам, с которыми он встречается. Они продают два разных стиля контактных линз, каждый из которых поставляется в коробке одинакового размера. Решая, на сколько больше упаковать контактных линз одного типа, чем другого, специалист по продажам компенсирует это тем, что приносит на одну контактную линзу меньше второго типа.

5. Обратная параболическая обратная корреляция

Обратная параболическая обратная корреляция похожа на параболическую обратную корреляцию, когда наиболее экстремальные изменения в зависимой переменной происходят при более низких значениях независимой переменной, а не при самых высоких. Это приводит к резкому снижению значения зависимой переменной при первом увеличении независимой переменной, которое замедляется до более постепенного снижения при увеличении независимой переменной.

Пример: Для отслеживания активов в компании по продаже подержанных автомобилей бухгалтер записывает амортизацию активов для конкретного автомобиля. Изучая стоимость автомобиля в сравнении с его возрастом, бухгалтер отмечает, что стоимость быстро снижалась в течение первых лет владения, затем выровнялась и стала снижаться гораздо медленнее в последующие годы, когда большая часть стоимости уже сошла на нет.