Matematica discreta Esempi

$\begin{array}{c} x & y \\ 1997 & 9846 \\ 1998 & 10466 \\ 1999 & 10928 \\ 2000 & 11456 \\ 2001 & 12069 \end{array}$

Passaggio 1

Il coefficiente di correlazione lineare misura la relazione tra i valori accoppiati in un campione.

$r = \frac{n (\sum_{}^{} x y) - \sum_{}^{} x \sum_{}^{} y}{\sqrt{n (\sum_{}^{} x^{2}) - {(\sum_{}^{} x)}^{2}} \cdot \sqrt{n (\sum_{}^{} y^{2}) - {(\sum_{}^{} y)}^{2}}}$

Passaggio 2

Somma i valori $x$ .

$\sum_{}^{} x = 1997 + 1998 + 1999 + 2000 + 2001$

Passaggio 3

Semplifica l'espressione.

$\sum_{}^{} x = 9995$

Passaggio 4

Somma i valori $y$ .

$\sum_{}^{} y = 9846 + 10466 + 10928 + 11456 + 12069$

Passaggio 5

Semplifica l'espressione.

$\sum_{}^{} y = 54765$

Passaggio 6

Somma i valori di $x \cdot y$ .

$\sum_{}^{} x y = 1997 \cdot 9846 + 1998 \cdot 10466 + 1999 \cdot 10928 + 2000 \cdot 11456 + 2001 \cdot 12069$

Passaggio 7

Semplifica l'espressione.

$\sum_{}^{} x y = 109480670$

Passaggio 8

Somma i valori di $x^{2}$ .

$\sum_{}^{} x^{2} = {(1997)}^{2} + {(1998)}^{2} + {(1999)}^{2} + {(2000)}^{2} + {(2001)}^{2}$

Passaggio 9

Semplifica l'espressione.

$\sum_{}^{} x^{2} = 19980015$

Passaggio 10

Somma i valori di $y^{2}$ .

$\sum_{}^{} y^{2} = {(9846)}^{2} + {(10466)}^{2} + {(10928)}^{2} + {(11456)}^{2} + {(12069)}^{2}$

Passaggio 11

Semplifica l'espressione.

$\sum_{}^{} y^{2} = 602802753$

Passaggio 12

Inserisci i valori calcolati.

$r = \frac{5 (109480670) - 9995 \cdot 54765}{\sqrt{5 (19980016) - {(9995)}^{2}} \cdot \sqrt{5 (602802750) - {(54765)}^{2}}}$

Passaggio 13

Semplifica l'espressione.

$r = 0.95308678$