Quando l'altezza e il peso sono perfettamente correlati, il coefficiente di correlazione è:
1
-1
0
Più di 1
Ris. è 'a' cioè +1 o Se altezza e peso sono perfettamente correlati, l'aumento di altezza causerà un aumento di peso proporzionale ed è rappresentato dal coefficiente di correlazione + 1. Conosci anche: o Coefficiente di correlazione di moltiplicazione: viene utilizzato per il calcolo tra uno variabile (dipendente)) e la combinazione di due o più variabili (Indipendenti) o Coefficiente di determinazione (r2) Il coefficiente di correlazione (r) è una misura descrittiva utilizzata in frequenza per rappresentare il grado di associazione lineare tra due variabili casuali X e Y. il coefficiente di determinazione (r2) è un'altra misura che viene spesso utilizzata per descrivere il grado di associazione lineare tra X e Y. Il coefficiente di determinazione è la percentuale di variazione in una variabile (dipendente) spiegata da una o più altre (indipendenti) Coefficiente di determinazione (r2) = [Coefficiente di correlazione Di Interpreta il valore del coefficiente di correlazione tra due variabili. Ad esempio, se il valore di r= 0,9, r2 sarà 0,81 e ciò significherebbe che l'81% della variazione nella variabile dipendente è stata spiegata dalla variabile indipendente. Il valore di questo coefficiente varia da 0 a I A differenza del coefficiente di correlazione, il coefficiente di determinazione non assume alcun valore negativo, cioè il valore di r2 è sempre ---> 0 5_ r2 . 1. I-2 si ottiene generalmente in una configurazione di regressione. Può essere utilizzato per misurare la forza di una regressione lineare semplice nonché la forza di una relazione di regressione multipla. Nella regressione multipla, il coefficiente di determinazione (r2) viene chiamato anche coefficiente di correlazione multipla.