Calculadora de correlación — Coeficiente de Pearson
Calcula el coeficiente de correlación de Pearson entre dos conjuntos de datos.
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Resultados
Acerca de esta calculadora
Introduzca el mismo número de valores numéricos en ambas listas. La correlación no está definida si una lista tiene menos de dos valores o no presenta variación. Describe una asociación, no una causa.
Ejemplo resuelto
calculado con los valores predeterminados de abajo
Valores X (separados por comas) 1, 2, 3, 4, 5 · Valores Y (separados por comas) 2, 4, 5, 4, 5 Coeficiente de correlación (r) 0,7746 · R al cuadrado 0,6000 · Covarianza 1,5000 · Media de X 3,0000 · Media de Y 4,0000 · Pares 5
Referencias generales de contexto
Aviso legal
Estas calculadoras ofrecen resultados matemáticos generales. Sirven para estudio, planificación y estimación: verifique todo lo que alimente una entrega calificada, un dato publicado o un compromiso financiero.
Fuente de implementación
Este registro describe la implementación de esta página, sin validación independiente. Las referencias externas solo respaldan la fórmula o definición indicada; las estimaciones y reglas propias conservan sus supuestos.
Fórmula y variables
r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √(Σ(x − x̄)² × Σ(y − ȳ)²)
- x,y
- pares de valores
- x̄,ȳ
- medias muestrales
- n
- número de pares
- r
- correlación de Pearson
Pearson r usa pares numéricos finitos y no está definido si una lista es constante. Ambas listas deben tener la misma longitud (al menos dos); no se descartan silenciosamente campos vacíos.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo no está definida la correlación?
Ambas listas deben tener el mismo número de al menos dos pares numéricos y mostrar variación en las dos. Se rechazan campos vacíos, cantidades distintas, valores no numéricos o listas constantes. La correlación de Pearson describe una asociación lineal, no una relación causal.