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Le coefficient de corrélation R, également connu sous le nom de moment-produit de Pearson, Pearson' r, ou simplement R, est utilisé en mathématiques, en sciences et en statistique significative, comme mesure de la force de la relation linéaire entre deux variables.
Fondamentalement, cela signifie qu'une corrélation de coefficients est une mesure de combien on peut s'attendre à ce qu'un nombre soit influencé par des changements dans un autre.
Un coefficient de corrélation de 1 signifierait que deux nombres sont parfaitement corrélés, c'est-à-dire que si l'un grandit, l'autre grandit aussi, et le changement de l'un est un multiple du changement de l'autre.
Inversement, un coefficient de corrélation de -1 signifie que les nombres sont inversement corrélés, donc si l'un grandit, l'autre diminuera. La croissance de l'un est un multiple négatif de la croissance de l'autre.
Si un coefficient de corrélation est égal à zéro, cela signifie que les deux nombres ne sont pas liés.
Dans un coefficient de corrélation non nul, les nombres sont liés, mais si le coefficient n'est ni 1 ni -1, il y a d'autres influences, et donc la relation entre les deux nombres ne sera pas fixée.
Cela signifie que si vous connaissez un nombre, vous ne pouvez qu'estimer l'autre. Plus le coefficient de corrélation est proche de zéro, plus l'incertitude est grande, et des coefficients de corrélation faibles signifient que la relation n'est pas suffisamment certaine pour être utile.
Bien que la description susmentionnée soit une relation entre deux variables, il est également possible de calculer des corrélations entre un nombre quelconque de variables.