Matematica discreta Esempi

\begin{matrix} x & y - 1 & 2 3 & 6 1 & 4 \end{matrix}

$\begin{array}{c} x & y \\ - 1 & 2 \\ 3 & 6 \\ 1 & 4 \end{array}$

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}}}

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

Passaggio 2

Somma i valori

x

$x$ .

\sum x = - 1 + 3 + 1

$\sum_{}^{} x = - 1 + 3 + 1$

Passaggio 3

Semplifica l'espressione.

\sum x = 3

$\sum_{}^{} x = 3$

Passaggio 4

Somma i valori

y

$y$ .

\sum y = 2 + 6 + 4

$\sum_{}^{} y = 2 + 6 + 4$

Passaggio 5

Semplifica l'espressione.

\sum y = 12

$\sum_{}^{} y = 12$

Passaggio 6

Somma i valori di

x \cdot y

$x \cdot y$ .

\sum x y = - 1 \cdot 2 + 3 \cdot 6 + 1 \cdot 4

$\sum_{}^{} x y = - 1 \cdot 2 + 3 \cdot 6 + 1 \cdot 4$

Passaggio 7

Semplifica l'espressione.

\sum x y = 20

$\sum_{}^{} x y = 20$

Passaggio 8

Somma i valori di

x^{2}

$x^{2}$ .

\sum x^{2} = {(- 1)}^{2} + {(3)}^{2} + {(1)}^{2}

$\sum_{}^{} x^{2} = {(- 1)}^{2} + {(3)}^{2} + {(1)}^{2}$

Passaggio 9

Semplifica l'espressione.

\sum x^{2} = 11

$\sum_{}^{} x^{2} = 11$

Passaggio 10

Somma i valori di

y^{2}

$y^{2}$ .

\sum y^{2} = {(2)}^{2} + {(6)}^{2} + {(4)}^{2}

$\sum_{}^{} y^{2} = {(2)}^{2} + {(6)}^{2} + {(4)}^{2}$

Passaggio 11

Semplifica l'espressione.

\sum y^{2} = 56

$\sum_{}^{} y^{2} = 56$

Passaggio 12

Inserisci i valori calcolati.

r = \frac{3 (20) - 3 \cdot 12}{\sqrt{3 (11) - {(3)}^{2}} \cdot \sqrt{3 (56) - {(12)}^{2}}}

$r = \frac{3 (20) - 3 \cdot 12}{\sqrt{3 (11) - {(3)}^{2}} \cdot \sqrt{3 (56) - {(12)}^{2}}}$

Passaggio 13

Semplifica l'espressione.

r = 1

$r = 1$