Coefficient de corrélation...pourquoi la valeur 1 ?


  • L

    bonjour a tous! voilà une question a laquelle je connais personne pour l'instant qui a su y répondre...
    En statistique, le coefficient de corrélation azppelé r doit avoir une valeur la plus proche de 1. mais pourquoi 1, que signifie cette valeur 1 ????? pourquoi 1 et pas 100???
    a vous de jouer!! merci d'avance a ceux ou celui qui sera y répondre et vraiment bravo!


  • Thierry
    Modérateurs

    Salut,

    Le coefficient de corrélation mesure l'écart entre l'estimation d'un ajustement affine et les valeurs réellement mesurées.

    S'il est égal à 1, c'est que l'ajustement affine donne des valeurs exactement égales à celles mesurées.

    Si je ne me trompe pas, ce coefficient est compris entre* /* info erronée effacée : voir plus bas */
    *

    Je ne peux guère t'en dire plus car je ne sais plus comment ce coefficient est calculé. Mais tu trouveras sans doute la formule sur internet ...


  • N
    Modérateurs

    Bonsoir,

    Le coefficient de corrélation linéaire est égal au rapport de la covariance sur le produit des écarts types. Il est compris entre -1 et +1.


  • Thierry
    Modérateurs

    En résumé :

    coefficient de corrélation

    Le coefficient de corrélation mesure l'écart entre l'estimation d'un ajustement affine et les valeurs réellement mesurées.

    Le coefficient de corrélation linéaire est égal au rapport de la covariance sur le produit des écarts types. Il est compris entre -1 et +1.

    Les coefficients de 1 et -1 correspondent à un ajustement parfait. Les points sont sur la droite de régression. Un coefficient proche de 0 (compris -0,3 et 0,3) correspond à un ajustement incorrect.

    Tu confirmes Noemi ?


  • N
    Modérateurs

    Bonsoir,

    Les coefficients de 1 et -1 correspondent à un ajustement parfait. Les points sont sur la droite de régression. Un coefficient proche de 0 (compris -0,3 et 0,3) correspond à un ajustement incorrect.


  • Thierry
    Modérateurs

    J'ai donc corrigé mon résumé.
    Merci Noemi 😉


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