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Die '''Korrelation''' ist eine Beziehung zwischen zwei oder mehr [[Statistische Variable|statistischen Variablen]]. Es gibt positive und negative Korrelationen.

Ein Beispiel für eine positive Korrelation (je mehr, desto mehr) ist:
''Je mehr Futter, desto dickere Kühe.'' 

Ein Beispiel für eine negative Korrelation (je mehr, desto weniger) ist:
''Je mehr Verkauf von Regenschirmen, desto weniger Verkauf von Sonnencreme.''

(contracted; show full)
Das Korrelationsintegral geht je nach Musterfunktion m(t) über in:
* [[Fourier-Transformation]]: <math>m(t) = e^{-i \omega t}</math>
* Hilbert-Transformation: <math>m(t) = \frac{1}{t \pi}</math>
* [[Autokorrelation]]: <math>m(t) = x(t)</math>
* [[Kreuzkorrelation]]: <math>m(t) = y(t)</math>
* Flächenberechnung: <math>m(t) = 1</math>
* 
[[Walsh-Hadamard-Transformation]]
* [[Wavelet]]-Transformation

Der Einsatz des Korrelationsintegrals (Integraltransformation) erlaubt je nach Musterfunktion verschiedene Einsatzmöglichkeiten.

===Statistische Informationsverarbeitung===
In der statistischen Informationsverarbeitung sind die Auto- und Kreuz-
Korrelationsfunktionen von großer Bedeutung:
(contracted; show full)[[Kategorie:Statistik]]
[[Kategorie:Wissenschaftstheorie]]

[[en:Correlation]]
[[it:Correlazione]]
[[nl:Correlatiecoëfficiënt]]
[[pl:Korelacja]]
[[su:Correlation]]