In X e Y la correlazione dei coefficienti è 'r', scopri la correlazione dei coefficienti in 4x e 4y
4r
3r
2r
R
(r): (795 Park 22a/edizione) Il coefficiente di correlazione può riferirsi a:* Coefficiente di correlazione prodotto-momento di Pearson, noto anche come r, R o r di Pearson, una misura della forza e della direzione della relazione lineare tra due variabili che è definita come la covarianza (campione) delle variabili divisa per il prodotto delle loro deviazioni standard (campione).* Correlazione intraclasse, una statistica descrittiva che può essere utilizzata quando vengono effettuate misurazioni quantitative su unità organizzate in gruppi; descrive quanto fortemente le unità dello stesso gruppo si somigliano tra loro.* Correlazione dei ranghi, lo studio delle relazioni tra classificazioni di diverse variabili o diverse classifiche della stessa variabile* Coefficiente di correlazione dei ranghi di Spearman, una misura di quanto bene può essere la relazione tra due variabili descritto da una funzione monotona* Coefficiente di correlazione dei ranghi tau di Kendall, una misura della porzione di ranghi che corrispondono tra due insiemi di dati.* Gamma di Goodman e Kruskal, una misura della forza di associazione dei dati tabulati incrociati quando entrambe le variabili sono misurate a il livello ordinale. Nelle statistiche, il coefficiente di correlazione prodotto-momento di Pearson (a volte indicato come PPMCC o PCC, o r di Pearson) è una misura della correlazione lineare (dipendenza) tra due variabili X e Y, fornendo un valore compreso tra + 1 e -1 inclusi, dove 1 è la correlazione positiva totale, 0 è nessuna correlazione e -1 è la correlazione negativa. È ampiamente utilizzato nelle scienze come misura del grado di dipendenza lineare tra due variabili. È stato sviluppato da Karl Pearson da un'idea correlata introdotta da Francis Galton nel 1880. Il coefficiente di correlazione varia da -1 a 1. Un valore pari a 1 implica che un'equazione lineare descrive perfettamente la relazione tra X e Y, con tutti i punti dati che giacciono su una linea per la quale Tin aumenta all'aumentare di X. Un valore pari a -1 implica che tutti i punti dati si trovano su una linea per la quale Y diminuisce all'aumentare di X. Un valore pari a 0 implica che non esiste alcuna correlazione lineare tra le variabili. Più in generale, si noti che (Xi - X)(Yi - Y) è positivo se e solo se Xi e Yi si trovano dalla stessa parte delle rispettive medie. Pertanto il coefficiente di correlazione è positivo se Xi e Yi tendono ad essere contemporaneamente maggiori o minori delle rispettive medie. Il coefficiente di correlazione è negativo se Xi e Ti tendono a trovarsi su lati opposti delle rispettive medie. Il coefficiente di correlazione è dato dalla formula Tende a trovarsi tra - 1 e + 1,0* Il valore 'r' vicino a + 1 - Segnala una forte associazione positiva * valore 'r' vicino a - 1 - Segnala una forte associazione negativa * 'r' = 0 - segnala nessuna associazione tra x e y
Biostatistics