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Le coefficient de corrélation peut être utilisé pour mesurer la dépendance linéaire entre deux variables aléatoires. Le coefficient de corrélation le plus courant, généré par la corrélation produit-moment de Pearson, peut être utilisé pour mesurer la relation linéaire entre deux variables. Cependant, dans une relation non linéaire, ce coefficient de corrélation peut ne pas toujours être une mesure appropriée de la dépendance.

Les différences entre corrélation et dépendance peuvent être illustrées par les concepts de corrélation et de causalité. Le coefficient de corrélation n'indique pas la présence d'une relation causale entre deux variables. Par exemple, il n'y a pas de relation causale prouvée entre le bonheur et la force physique. Alors qu'une analyse des données peut indiquer une corrélation positive entre les deux variables, cela n'implique pas que le bonheur entraîne une augmentation de la force physique ou son inverse - qu'une augmentation de la force physique provoque le bonheur - sont vraies. Par conséquent, la dépendance d'une variable sur l'autre ne peut être déterminée directement à partir du coefficient de corrélation en raison de l'action de variables aléatoires externes qui influencent la dépendance statistique. Par exemple, la corrélation entre le nombre de marins sur un navire et sa vitesse moyenne n'indique pas la causalité en raison de la présence de plusieurs autres facteurs, tels que les conditions météorologiques, les réglages de l'accélérateur et sa charge utile. Le secteur financier utilise également les principes de causalité et de corrélation par rapport à la relation entre le bénéfice par action (BPA) et d'autres paramètres financiers.

Il existe plusieurs types de coefficients de corrélation utilisés pour déterminer la relation entre différents types de données, notamment la corrélation de rang d'ordre de Spearman, la corrélation bisériale et la corrélation de Phi. Le coefficient de corrélation de Pearson est désigné par la lettre «r» et peut être utilisé pour interpréter la force ou la faiblesse d'une relation entre deux variables entre les valeurs +1 et -1. Au carré, la valeur résultante est connue comme le coefficient de détermination qui exprime la variation d'une telle relation.