Documentacióncorrelacion(x, y)

correlacion(x,y)\texttt{correlacion}(x, y)

Nombre

correlacion - Calcula el coeficiente de correlacion lineal de Pearson.

Sinopsis

n = estadisticas.correlacion(x, y)

Descripcion

La correlacion normaliza la covarianza para producir un valor entre -1 y 1: valores cercanos a 1 indican relacion lineal positiva fuerte; valores cercanos a -1 indican relacion lineal negativa fuerte; valores cercanos a 0 indican relacion lineal debil o nula.

Formula:

r(x,y)=cov(x,y)σxσyr(x,y)=\frac{\mathrm{cov}(x,y)}{\sigma_x\sigma_y}

Validaciones y casos borde

  • Requiere vectores no vacios y de igual dimension.
  • Si algun vector esta vacio o las dimensiones no coinciden, emite ERROR().
  • Si alguna desviacion estandar es 0, emite ERROR() porque la correlacion no queda definida para una variable constante.
  • Un resultado 0 sigue siendo valido cuando la relacion lineal es debil o nula.

Comportamiento

  • Usa covarianza y desviaciones estandar para normalizar la relacion lineal.
  • Retorna un NUMERICO con el coeficiente de correlacion.

Funciones API relacionadas

  • estadisticas.varianza()
  • estadisticas.covarianza()
  • estadisticas.desviacion()

Parámetros

ParámetroTipoDescripción
xVECTORPrimer vector numerico.
yVECTORSegundo vector numerico, de igual dimension que x.

Valor de retorno

NUMERICO - NUMERICO con el coeficiente de correlacion lineal entre x e y.

Ejemplo

ejemplo.blox
INCLUIR "estadisticas.api"

FUNCION PRINCIPAL
INICIO

    VECTOR x[5], y[5]
    NUMERICO corr

    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [2, 4, 6, 8, 10]

    corr = estadisticas.correlacion(x, y)

    IMPRIMIR("x    = ", x)
    IMPRIMIR("y    = ", y)
    IMPRIMIR("corr = ", corr)

FINAL
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