Explication Interprétation du coefficient de corrélation
Ce nombre est un réel compris entre \(-1\) et \(1\) qui compare les similitudes entre les lois de \(X\) et de \(Y\).
\(\lvert\rho(X,Y)\rvert=1\) si et seulement si, il existe deux réels \(a\) et \(b\) tels que \(p(Y=aX+b)=1\).
Les valeurs intermédiaires renseignent sur le degré de dépendance linéaire entre les deux variables. Plus le coefficient est proche des valeurs extrêmes \(-1\) et \(1\), plus la corrélation entre les variables est forte ; on emploie simplement l’expression « fortement corrélées » pour qualifier les deux variables.
Un coefficient de corrélation égal à \(0\) signifie que \(\operatorname{cov}(X,Y)=0\) : on dit que les variables \(X\) et \(Y\) sont non corrélées.
Explication Interprétation du coefficient de corrélation
Ce nombre est un réel compris entre \(-1\) et \(1\) qui compare les similitudes entre les lois de \(X\) et de \(Y\).
\(\lvert\rho(X,Y)\rvert=1\) si et seulement si, il existe deux réels \(a\) et \(b\) tels que \(p(Y=aX+b)=1\).
Les valeurs intermédiaires renseignent sur le degré de dépendance linéaire entre les deux variables. Plus le coefficient est proche des valeurs extrêmes \(-1\) et \(1\), plus la corrélation entre les variables est forte ; on emploie simplement l’expression « fortement corrélées » pour qualifier les deux variables.
Un coefficient de corrélation égal à \(0\) signifie que \(\operatorname{cov}(X,Y)=0\) : on dit que les variables \(X\) et \(Y\) sont non corrélées.
Exemple résolu Corrélation de la somme et de la différence de deux dés réservé aux comptes