O coeficiente de correlação, r, sempre se situa entre -1 e 1 e avalia a relação linear entre dois conjuntos de pontos de dados, como x e y. Pode-se calcular o coeficiente de correlação por exemplo dividindo a soma corrigida, ou S, de quadrados para (x vezes y) pela raiz quadrada da soma amostra corrigida de vezes x2 y2. Em forma de equação, isto significa: Sxy / [√ (Sxx * Syy)].
Você derivar S por quadratura a soma dos pontos de dados, dividindo pelo número de pontos de dados totais, e depois subtrair esse valor a partir da soma dos pontos de dados quadrados. Por exemplo, dado um conjunto de pontos de dados x: 3, 5, 7 e 9, você calcular o valor Sxx pela primeira quadratura cada ponto e, em seguida, adicionando aqueles quadrados juntos, o que resulta em 164. Em seguida, subtrair esse valor do quadrado soma desses pontos de dados dividido pelo número de pontos de dados, ou (24 24) / 4, que é igual a 144. Isto resulta em Sxx = 20. Dado um conjunto de pontos de dados y: 2, 4, 6 e 10, que seria de proceder da mesma maneira para calcular Syy = 156 - [(22 22) / 4], que é igual a 35, e Sxy = 158 - [(24 * 22) / 4], que é igual a 26.
Você pode então ligar os valores estabelecidos para Sxx, Syy e Sxy na equação Sxy / [√ (Sxx Syy)]. Utilizando os valores acima, isto resulta em 26 / [√ (20 35)], que é igual a 0,983. Uma vez que este valor é muito próximo de 1, sugere uma forte relação linear entre estes dois conjuntos de dados.
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