Este coeficiente, normalmente representado por ρ assume apenas valores entre -1 e 1. ... Significa uma correlação perfeita positiva entre as duas variáveis. Significa uma correlação negativa perfeita entre as duas variáveis - Isto é, se uma aumenta, a outra sempre diminui.
Os coeficientes de correlação de Pearson medem somente relações lineares. Os coeficientes de correlação de Spearman medem somente ralações monotônicas. Por isso, é possível que exista uma relação significativa mesmo que os coeficientes de correlação sejam 0.
O coeficiente de correlação de Spearman é uma medida não paramétrica da correlação de postos (dependência estatística do ranking entre duas variáveis). É usado principalmente para análise de dados. Meça a força e direção da associação entre duas variáveis classificadas.
Por exemplo, a correlação entre a estatura dos pais e a estatura dos pais e dos filhos. Embora seja comumente denotada como a medida de relação entre duas variáveis aleatórias, correlação não implica causalidade. Em alguns casos, correlação não identifica dependência entre as variáveis.
Essa relação entre as variáveis é chamada de correlação, e existem três tipos: positiva, negativa e nula. Correlação positiva: quando há uma aglomeração dos pontos em tendência crescente, significa que conforme uma variável aumenta, a outra variável também aumenta.
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajuste de um modelo estatístico linear generalizado, como a regressão linear simples ou múltipla, aos valores observados de uma variável aleatória. ... Assim, quanto maior o R², mais explicativo é o modelo linear, ou seja, melhor ele se ajusta à amostra.
O comando ggplot só serve para definir parâmetros básicos sobre o gráfico, como as variáveis que serão plotadas. Para que o gráfico seja construído de fato, precisamos informar que tipo de gráfico queremos. Como estamos querendo um gráfico de dispersão, vamos utilizar o comando geom_point() .