Millist sõltuvust kahe muutuja vahel otsib Pearsoni korrelatsioonikordaja?

Pearsoni korrelatsioonikordaja mõõdab kahe kvantitatiivse muutuja lineaarset sõltuvust. Näitab, kui tugev ja millises suunas on ühe muutuja muutused seotud teise muutustega.

Kordaja väärtused varieeruvad -1 kuni 1:

• 1 tähendab täiuslikku positiivset lineaarset sõltuvust (kui üks muutuja suureneb, siis teine samuti suureneb).
• -1 tähendab täiuslikku negatiivset lineaarset sõltuvust (kui üks muutuja suureneb, siis teine väheneb).
• 0 tähendab, et lineaarset sõltuvust ei ole.

Näiteks võib Pearsoni korrelatsioonikordaja näidata, kui tihedalt on need kaks muutujat lineaarselt seotud, mõõtes inimeste pikkust ja kaalu.

Kordaja valem:

[ r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum (y_i - \bar{y})^2}} ]

kus (x_i) ja (y_i) on muutujate väärtused ning (\bar{x}) ja (\bar{y}) nende keskmised väärtused.