Correlazione di Pearson (r)

Misurare la relazione lineare tra due set di dati.

Set di dati accoppiati

Valori X (indipendenti)

Valori Y (dipendenti)

Analisi di correlazione

Coefficiente di correlazione (r)0.9972Very strong positive correlation

Coefficiente di determinazione (r²)99.4%

Dimensione del campione (n)5pairs

Scatter Plot visualization

Overview

Il coefficiente di correlazione di Pearson (r) è una misura della correlazione lineare tra due insiemi di dati. È la covarianza di due variabili divisa per il prodotto delle loro deviazioni standard; quindi è essenzialmente una misura normalizzata della covarianza.

💡

Pro Tips

Assicurati che entrambi i set di dati abbiano lo stesso numero di punti dati.
r varia da -1 a +1, dove -1 è una relazione negativa perfetta e +1 è una relazione positiva perfetta.
r² indica quale percentuale della variazione di Y può essere spiegata da X.

Fun Facts

"La correlazione non implica causalità! Le vendite di gelati e gli attacchi di squali sono correlati perché entrambi aumentano in estate."
"Il coefficiente di correlazione di Pearson è stato sviluppato da Karl Pearson da un'idea correlata introdotta da Francis Galton."
"Un valore r pari a 0 non significa che non esiste alcuna relazione, solo che non esiste una relazione lineare."

Formula: r = Σ((x - x̄)(y - ȳ)) / √(Σ(x - x̄)² Σ(y - ȳ)²)

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