Lấy tương quan trước hoặc sau khi chuyển đổi log của các biến

Có một nguyên tắc chung về việc liệu người ta nên tính toán tương quan pearson cho hai biến ngẫu nhiên X và Y trước khi thực hiện chuyển đổi log hay sau? Có một quy trình để kiểm tra nào là phù hợp hơn? Chúng mang lại các giá trị tương tự nhưng khác nhau, vì chuyển đổi log là phi tuyến tính. Có phụ thuộc vào việc X hoặc Y gần với tính quy tắc hơn sau khi đăng nhập không? Nếu vậy, tại sao điều đó lại quan trọng? Và điều đó có nghĩa là người ta phải thực hiện kiểm tra tính quy tắc trên X và Y so với log (X) và log (Y) và dựa vào đó quyết định xem pearson (x, y) có phù hợp hơn pearson (log (x), log ( y))?

Vì và là các phép biến đổi đơn điệu của dữ liệu và , nên bạn cũng có thể chọn sử dụng tương quan xếp hạng của Spearman ( ) và không lo lắng về việc chuyển đổi dữ liệu của mình, vì bạn sẽ nhận được$\log(X)$$\log(Y)$$X$$Y$$\rho_S$$\rho_S(X,Y) = \rho_S(\log(X),\log(Y))$

Tương quan (pearson) đo lường mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến liên tục. Không có lựa chọn nào như vậy cho (X, Y) hoặc (log X, log Y). Biểu đồ phân tán của các biến có thể được sử dụng để hiểu mối quan hệ.

Các liên kết sau đây có thể trả lời về vấn đề bình thường. liên kết

Tương quan Pearson là để thử nghiệm tham số và mạnh hơn so với thử nghiệm không parametirc. Vì vậy, chúng tôi chọn sử dụng chuyển đổi trước bất kỳ thủ tục không tham số nào. Chuyển đổi dữ liệu của bạn và nhận được mối tương quan lê. Đó là nó.