exemple

Analitzar la correlació lineal entre les variables Pes i Estatura de l’exemple 3.6

X \ Y	]60, 70]	]70, 80]	]80, 90]	f_i.
]160, 170]	0.3	0.2	0	0.5
]170, 180]	0.2	0.1	0.1	0.4
]180, 190]	0	0	0.1	0.1
f._j	0.5	0.3	0.2	1

A l’exemple 3.6 hem obtingut el vector de mitjanes,

Taula 3.10

X \ Y		]60, 70]	]70, 80]	]80, 90]	f_i.	x_if_i.	x_i²	x_i²f_i.
	**x_i\ y_j**	65	75	85
]160, 170]	165	0.3	0.2	0	0.5	82.5	27225	13612.5
]170, 180]	175	0.2	0.1	0.1	0.4	70.0	30625	12250.0
]180, 190]	185	0	0	0.1	0.1	18.5	34225	3422.5
f._j		0.5	0.3	0.2	1			29285.0
y_jf._j		32.5	22.5	17
y_j²		4225	5625	7225
y_j²f._j		2112.5	1687.5	1445	5245

Escrivint ordenadament els resultats obtinguts ara i abans, obtenim el vector de mitjanes,

i la matriu de covariàncies,

A partir d’aquesta informació, el càlcul del coeficient de correlació de Pearson és immediat,

Com ja sabíem, pel valor de la covariància, la relació estadística entre les variables Estatura i Pes en aquesta població és directa. A més, ara podem afegir que la relació és relativament feble, ja que el coeficient de correlació de Pearson és tant sols de 0.54.