קאָראַליישאַן אַנאַליסיס ווי אַ געצייַג פֿאַר עקאָנאָמיש און סטאַטיסטיש פאָרשונג

קאָראַליישאַן אַנאַליסיס איז אַ סכום פון מאַטאַמאַטיקלי באזירט מעטהאָדס, דורך וואָס איז דיטעקטיד קאָראַליישאַן צווישן אַ פּאָר סיבות אָדער פֿעיִקייטן בעת אַ ראַנדאָם קאָמפּאָנענט. אין אַ סכום פון טעקניקס געניצט אין דעם אופֿן פון ויספאָרשונג, זענען וויידלי געניצט:

- קאַנסטראַקשאַן פון די קאָראַליישאַן fields, צייכענונג אַרויף קאָראַליישאַן טישן;

- כעזשבן פון די קאָראַליישאַן פאַרהעלטעניש און מוסטערונג רייץ;

- verification פון די כייפּאַטאַסאַס פון סטאַטיסטיש באַטייַט פון די שייכות.

געצויגן פאָרשונג געפֿירט צו די פאַרלייגן פון ספּעציפיש טייפּס פון באציונגען צווישן וועריאַבאַלז. די שייכות צווישן Random פֿעיִקייטן אָדער סיבות, די נומער פון וואָס יקסידז דרייַ, דאַרף צו נוצן דעם אופֿן פון מולטיוואַריאַטע אַנאַליסיס.

פעלד און טיש קאַנסטראַקשאַן וואָס איז פאַרקנאַסט קאָראַליישאַן אַנאַליסיס, זענען געניצט ווי AIDS אין די אַנאַליסיס פון מוסטער דאַטן. אַפּלייינג אויף די קאָואָרדאַנאַט פלאַך מוסטערונג ווייזט, קומענדיק צו קריגן אַזוי-גערופֿן פעלד קאָראַליישאַן. דורך די וועג די פונט איז ליגן, עס איז שוין מעגלעך צו מאַכן אַ פּרילימאַנערי פאָרויסזאָגן און צו באַשטימען דעם פאָרעם פון אָפענגיקייַט פון ראַנדאָם וועריאַבאַלז. נומעריקאַל אַנאַליסיס פון די רעזולטאטן ריקווייערז גרופּינג זיי אין די פאָרעם פון אַ קאָראַליישאַן טיש.

ערשטער באוויזן אין דער ^ ךן יאָרהונדערט, דער טערמין "קאָראַליישאַן" מיט אַ ליכט האַנט פּאַלעאָנטאָלאָגיסט זשאָרזשאַ קיוווע האט שוין אַקטיוולי געניצט פֿאַר Fossil אַנימאַלס פאָרעם אָפּזוך פּראָצעס אין עטלעכע פּאַרץ פון זיין בלייבט. די אַנטוויקלונג פון אַ פאָקוסעד פּאַלעאָנטאָלאָגיקאַל אופֿן האט געפֿירט צו די פאַקט אַז די קאָראַליישאַן אַנאַליסיס אנגעהויבן צו נוצן אין פאַרשידן fields פון מענטשלעך טעטיקייט.

דעם אופֿן איז אַטראַקטיוו פֿאַר סטאַטיסטיש פּראַסעסינג. קאָראַליישאַן אַנאַליסיס אין די סטאַטיסטיק פֿאַר די ערשטער מאָל געניצט אַ בריטיש בייאַלאַדזשאַסט און סטאַטיסטיסיאַן Francis גאַלטאָן אין די שפּעט קסיקס יאָרהונדערט. אין ווייַטער אַנטוויקלונג פון דעם אופֿן, צו מעסטן די קלאָוסניס פון די שייכות צווישן די פּאָר און אַ גרויס נומער פון וועריאַבאַלז. קאָראַליישאַן אַנאַליסיס איז ענג שייך צו ראַגרעשאַן אַנאַליסיס.

עס אַקיאַפּייז אַ ספּעציעל אָרט אין די עקאנאמיע פון די קאָראַליישאַן אַנאַליסיס. אָבער זייַן נוצן ימפּאָוזאַז אַ נומער פון ריסטריקשאַנז. ערשטער פון אַלע, דאָס איז אַ גענוג נומער פון מעזשערמאַנץ און דאַטע פֿאַר דעם לערנען. פיר סאַגדזשעסץ אַז די נומער פון אַבזערוויישאַנז זאָל זיין גרעסער ווי 5-6 מאל די נומער פון סיבות. דער בעסטער אָפּציע איז צו האָבן די נומער פון אַבזערוויישאַנז גרעסער ווי די נומער פון סיבות אין עטלעכע טענס פון מאל. אין דעם פאַל, די געזעץ פון גרויס נומערן, דאַנק צו אים, עס וועט זיין מיוטשואַלי קאַמפּאַנסייטינג Random פלוקטואַטיאָנס.

איר זאָל אויך ענשור אַז די גאנצע סכום פון פאַקטאָריאַל און עפעקטיוו וואונדער זיך צוגעהערט צו נאָרמאַל מולטיוואַריאַטע דיסטראַביושאַנז. עס זענען קאַסעס ווו די באַנד פון די געמיינזאַם איז ניט גענוג פֿאַר וואָס ריכטן זיך די פאָרמאַל טעסטינג נאָרמאַלאַטי, דעמאָלט וויזשוואַלי דיטערמאַנינג די פאַרשפּרייטונג געזעץ איז געטראגן אויס לויט צו די קאָראַליישאַן פעלד. אויב די ווייזט זענען עריינדזשד לויט צו די לינעאַר גאַנג, עס איז גאַנץ מעגלעך צו פאַרענדיקן אַז די שטעלן פון ערשט דאַטן באַפרידיקן די רעקווירעמענץ פון דער נאָרמאַל פאַרשפּרייטונג.

די ערשט שטעלן פון וואַלועס נייטיק צו מאָניטאָר די קוואַליטעט מונדיר.

די פאַקט פון קאָראַליישאַן נאָך טוט ניט געבן גראָונדס פֿאַר די פאָדערן אַז אַ אַרביטרעראַלי אויסדערוויילט בייַטעוודיק איז פּריסידאַד דורך די אויסזען פון אַ רגע, אָדער איז דער גרונט פון זייַן ענדערונגען, אין אנדערע ווערטער, צווישן זיי עס איז אַ שטרענג קאַוסאַל שייכות צווישן זיי, און טאָמער אַפֿילו דער קאַמף פון עטלעכע דריט פאַקטאָר.

מאכן נוצן פון די רעזולטאטן פון די אַנאַליסיס באזירט אויף קאָראַליישאַן מעטהאָדס פון פאָרשונג, איר קענען מאַכן אַ נומער פון ספּעציפיש קאַנקלוזשאַנז וועגן די בייַזייַן, און רובֿ ימפּאָרטאַנטלי, וועגן דער נאַטור פון ינטערדעפּענדענסע. דעם שוין גיט אַ היפּש טיילן אינפֿאָרמאַציע וועגן די כייפעץ אונטער לערנען.