Coeficiente de pearson

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Coeficiente de Correlación de Pearson
El coeficiente de correlación de Pearson, r, permite saber si el ajuste de la nube de puntos a la recta deregresión obtenida es satisfactorio. Se define como el cociente entre la covarianza y el producto de las desviaciones típicas (raíz cuadrada de las varianzas).

Teniendo en cuenta el valor de lacovarianza y las varianzas, se puede evaluar mediante cualquiera de las dos expresiones siguientes:

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[editar]Propiedades
* El coeficiente de correlación, r, presenta valores entre –1 y +1.* Cuando r es próximo a 0, no hay correlación lineal entre las variables. La nube de puntos está muy dispersa o bien no forma una línea recta. No se puede trazar una recta de regresión.
*Cuando r es cercano a +1, hay una buena correlación positiva entre las variables según un modelo lineal y la recta de regresión que se determine tendrá pendiente positiva, será creciente.
* Cuandor es cercano a -1, hay una buena correlación negativa entre las variables según un modelo lineal y la recta de regresión que se determine tendrá pendiente negativa: es decreciente.

[editar]EjemploTenemos una tabla con dos datos (x y h), elaboramos su tabla de frecuencias (fre)
-->x=[2.5 7.5 12.5 17.5] Vector de datos X
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x=
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2.5 7.5 12.5 17.5
-->h=[0 1 2] Vector de datos H
-------------------------------------------------h =
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0. 1. 2.
-->fre=[.03 .12 .07;.02 .13 .11;.01 .13 .14;.01 .09 .14] Matriz de frecuencias-------------------------------------------------
fre =
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0.03 0.12 0.07
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