Calculadora de Correlação — Coeficiente de Pearson
Calcule o coeficiente de correlação de Pearson entre dois conjuntos de dados.
Última atualização · Ver algoritmo, constantes e entradas padrão (JSON)
Resultados
Sobre esta calculadora
Introduza o mesmo número de valores numéricos nas duas listas. A correlação não está definida se uma lista tiver menos de dois valores ou nenhuma variação. Descreve uma associação, não uma causa.
Exemplo resolvido
calculado com os valores padrão abaixo
Valores de X (separados por vírgula) 1, 2, 3, 4, 5 · Valores de Y (separados por vírgula) 2, 4, 5, 4, 5 Coeficiente de correlação (r) 0,7746 · R ao quadrado 0,6000 · Covariância 1,5000 · Média de X 3,0000 · Média de Y 4,0000 · Pares 5
Referências gerais de contexto
Isenção de responsabilidade
Estas calculadoras fornecem resultados matemáticos gerais. Servem para estudo, planeamento e estimativa — verifique tudo o que alimente um trabalho avaliado, um dado publicado ou um compromisso financeiro.
Fonte da implementação
Este registro descreve a implementação desta página, sem validação independente. As referências externas sustentam apenas a fórmula ou definição indicada; estimativas e regras próprias mantêm suas premissas.
Fórmula e variáveis
r = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ √(Σ(x − x̄)² × Σ(y − ȳ)²)
- x,y
- pares de valores
- x̄,ȳ
- médias amostrais
- n
- número de pares
- r
- correlação de Pearson
O r de Pearson usa pares numéricos finitos e não é definido se uma lista for constante. As listas devem ter o mesmo tamanho (pelo menos dois valores); campos vazios não são ignorados silenciosamente.
Perguntas frequentes
Quando a correlação não é definida?
As duas listas precisam ter a mesma quantidade de pelo menos dois pares numéricos, com variação em ambas. Campos vazios, quantidades diferentes, valores não numéricos ou uma lista constante são rejeitados. A correlação de Pearson descreve associação linear, não causalidade.