Calcolatore dei coefficienti di correlazione
Calcolare Pearson computes r tra due liste di numeri.
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A proposito di questa calcolatrice
Pearson’s correlation coefficient (r) measures the strength and direction of the linear relationship between two variables, ranging from −1 (perfect negative) through 0 (no linear relationship) to +1 (perfect positive). It is found by dividing the covariance of x and y by the product of their standard deviations, which standardises the result into that fixed −1 to +1 range.
Enter paired x and y values in the same order; the two lists must have the same number of values. The calculator returns r, the coefficient of determination r², the covariance, and the least-squares regression line (slope and intercept), plus a plain-English reading of the strength, and plots the data with its best-fit line. It needs at least two pairs, and the result is undefined if either variable never changes.
Worked example: for x = 1, 2, 3, 4, 5 and y = 2, 4, 5, 4, 6 the points trend upward together, giving r ≈ 0.85 — a strong positive correlation — and r² ≈ 0.73, meaning about 73% of the variation in y is explained by a straight-line relationship with x. Correlation is used in finance, science and social research to spot which variables move together.
Domande frequenti
Cosa mi dice il coefficiente di correlazione?
Quantifica quanto strettamente due variabili si muovono insieme in una linea retta. I valori vicino +1 o −1 indicano una forte relazione lineare, mentre i valori vicino a 0 media poco o nessuna associazione lineare. Il segno mostra la direzione della relazione.
La correlazione significa causa?
No. Un'alta correlazione mostra due variabili si muovono insieme ma non che l'una causa l'altra. Un terzo fattore nascosto, o pura coincidenza, può creare una forte correlazione senza alcun nesso causale.
Che cos'è R2?
R2 è il quadrato del coefficiente di correlazione. È la proporzione della variazione in y spiegata da una relazione lineare con x και una r di 0,8 dà una R2 di 0,64, il che significa che è rappresentato il 64% della variazione.
Cosa conta come forte correlazione?
Come guida approssimativa, un r assoluto sotto 0,3 è debole, circa da 0,3 a 0,5 moderato, da 0,5 a 0,7 da moderato a forte e sopra 0,7 forte. Questa calcolatrice etichetta la forza per voi, ma i tagli sensibili variano a seconda del campo.
Cosa significa correlazione negativa?
Una r negativa significa che le variabili si muovono in direzioni opposte: quando si sale l'altra tende a cadere. Una r di −0,9 è una relazione lineare forte come +0,9, solo invertita in direzione.
Qual è la differenza tra correlazione e covarianza?
La covarianza misura come due variabili variano insieme ma la sua dimensione dipende dalle loro unità, quindi è difficile da interpretare. Pearson-Mytholes r è la covarianza divisa per le due deviazioni standard, che la riscala ad un intervallo di −1 a +1.
Come è la linea di regressione correlata alla correlazione?
La linea di regressione minima è la linea retta che meglio si adatta ai punti, e la sua pendenza condivide il suo segno con r. La correlazione vi dice quanto strettamente i punti abbraccino quella linea, mentre r2 dà la quota di variazione che la linea spiega.
API Hoppenstedt utilizzare questa calcolatrice dal codice
Chiama questa calcolatrice come un endpoint JSON Gratis non è necessaria alcuna chiave. Invia i valori del campo sotto come parametri di query o JSON. Qualsiasi cosa ometterete usa lo stesso valore predefinito di questa pagina; un parametro sconosciuto è un 400, mai uno zero silenzioso. Leggi tutti i documenti API →
Punto finale
GET https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/curl
curl "https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?x=1, 2, 3, 4, 5&y=2, 4, 5, 4, 6"JavaScript fetch()
const r = await fetch(
"https://calculator.free/api/v1/correlation-coefficient/?" + new URLSearchParams({
"x": "1, 2, 3, 4, 5",
"y": "2, 4, 5, 4, 6"
}));
const data = await r.json();
console.log(data.results);I risultati sono stime solo per gli orientamenti generali, non per i consigli finanziari, medici o fiscali.