Коэффициент корреляции: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Новая страница: «{{Понятие |Field_of_knowledge=Управление, Статистика |similar_concepts=корреляция |Environment=R }}»
 
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
{{Понятие
{{Понятие
|Field_of_knowledge=Управление, Статистика
|Field_of_knowledge=Управление, Статистика
|Inventor=Пирсон
|similar_concepts=корреляция
|similar_concepts=корреляция
|Environment=R
|Environment=R
}}
}}
'''линейный коэффициент корреляции''' (или '''коэффициент корреляции Пирсона''')
<center>
<math>\mathbf{r}_{XY} = \frac{\mathbf{cov}_{XY}}{\mathbf{\sigma}_{X}{\sigma}_{Y}}= \frac{\sum (X-\bar{X})(Y-\bar{Y})}{\sqrt{\sum (X-\bar{X})^2\sum (Y-\bar{Y})^2}}.</math></center>
где <math>\overline{X} = \frac1n\sum_{t=1}^n X_t</math>, <math>\overline{Y} = \frac1n\sum_{t=1}^n Y_t</math> — среднее значение выборок.

Версия от 14:53, 8 июня 2025


Описание
Область знаний Управление, Статистика
Авторы Пирсон
Поясняющее видео
Близкие понятия Корреляция
Среды и средства для освоения понятия R

линейный коэффициент корреляции (или коэффициент корреляции Пирсона)

[math]\displaystyle{ \mathbf{r}_{XY} = \frac{\mathbf{cov}_{XY}}{\mathbf{\sigma}_{X}{\sigma}_{Y}}= \frac{\sum (X-\bar{X})(Y-\bar{Y})}{\sqrt{\sum (X-\bar{X})^2\sum (Y-\bar{Y})^2}}. }[/math]

где [math]\displaystyle{ \overline{X} = \frac1n\sum_{t=1}^n X_t }[/math], [math]\displaystyle{ \overline{Y} = \frac1n\sum_{t=1}^n Y_t }[/math] — среднее значение выборок.