|
|
|
S’ha analitzat l’evolució d’un negoci al llarg de cinc anys (t), registrant el nombre d’establiments nous oberts anualment (Y), en la taula adjunta
t |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
Y |
4 |
6 |
8 |
10 |
12 |
¿Existeix alguna relació o tendència sistemàtica que vincule el nombre d’establiments oberts amb el pas dels anys?
Calcularem el coeficient de correlació de Pearson per respondre la qüestió de si hi ha o no hi ha una relació estadística entre les variables.
|
ti |
yi |
ti2 |
yi2 |
tiyi |
|
0 |
4 |
0 |
16 |
0 |
|
1 |
6 |
1 |
36 |
6 |
|
2 |
8 |
4 |
64 |
16 |
|
3 |
10 |
9 |
100 |
30 |
|
4 |
12 |
16 |
144 |
48 |
S |
10 |
40 |
30 |
360 |
100 |
|
2 |
8 |
6 |
72 |
20 |
Partint de les columnes de la taula, obtindrem els paràmetres que integren el vector de mitjanes i la matriu de covariàncies. Observeu que, aquesta vegada, les freqüències són unitàries, és a dir, els parells no es repeteixen. Això ens ha permès desenvolupar la taula de freqüències en paral·lel per a les dues variables, cosa que simplifica els càlculs. Les mitjanes es poden llegir directament de l’última fila, i el vector de valors mitjans és:,
Per al càlcul dels elements de la matriu de covariàncies, com que les freqüències –tant marginals com conjuntes- valen 1, podem escriure,
Per tant, la matriu serà
i el coeficient de correlació lineal de Pearson
La relació que existeix entre les variables
és una relació lineal exacta i directa
, és a dir que hi ha una funció –una recta- a la que pertanyen
tots els parells (ti, yi).