Points clés
- Catégorie
- Maths, dates et finance
- Types d’entrée
- textarea, text, number, checkbox
- Type de sortie
- json
- Couverture des échantillons
- 3
- API disponible
- Yes
Vue d’ensemble
Ce calculateur de corrélation de Pearson en ligne permet d'évaluer rapidement la force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables quantitatives. En saisissant vos paires de données, vous obtenez instantanément le coefficient r de Pearson, le R carré, la covariance, ainsi que l'intervalle de confiance et l'équation de la droite de régression.
Quand l’utiliser
- •Pour mesurer l'intensité d'une relation linéaire entre deux ensembles de données continues.
- •Lors de l'analyse de résultats d'enquêtes ou d'expériences pour vérifier si une variable influence l'autre.
- •Pour obtenir les valeurs de covariance et le R carré nécessaires à la modélisation prédictive.
Comment ça marche
- •Saisissez vos données sous forme de paires (une par ligne) ou utilisez les champs séparés pour les valeurs X et Y.
- •Ajustez le niveau de confiance souhaité (par défaut 95 %) et le nombre de décimales pour l'affichage des résultats.
- •Cochez l'option pour inclure la ligne de régression si vous souhaitez obtenir l'équation linéaire.
- •Le calculateur traite les données et renvoie instantanément le coefficient r, le R carré et la covariance au format JSON.
Cas d’usage
Exemples
1. Analyse de l'impact du temps d'étude sur les notes
Professeur d'université- Contexte
- Un professeur souhaite vérifier si le nombre d'heures de révision influence directement les résultats obtenus à l'examen final.
- Problème
- Calculer rapidement le coefficient de corrélation et le R carré pour un petit échantillon d'étudiants.
- Comment l’utiliser
- Saisissez les heures et les notes sous forme de paires dans le champ 'Paires de données' et lancez le calcul.
- Configuration d’exemple
-
1, 52 2, 57 3, 63 4, 68 5, 74 - Résultat
- L'outil renvoie un coefficient r de 0.9995 et un R carré de 0.999, confirmant une très forte corrélation positive.
2. Évaluation du ROI publicitaire
Analyste Marketing- Contexte
- L'équipe marketing a collecté les dépenses publicitaires mensuelles (X) et le chiffre d'affaires correspondant (Y).
- Problème
- Déterminer la force de la relation linéaire pour justifier l'augmentation du budget.
- Comment l’utiliser
- Entrez les dépenses dans 'Valeurs X' et les revenus dans 'Valeurs Y', puis cochez 'Inclure la ligne de régression'.
- Configuration d’exemple
-
xValues: 1000, 1500, 2000, 2500 yValues: 10500, 12000, 15000, 16500 - Résultat
- Obtention de la covariance, du coefficient de Pearson et de l'équation de régression pour prévoir les ventes futures.
Tester avec des échantillons
math-&-numbersFAQ
Qu'est-ce que le coefficient de corrélation de Pearson (r) ?
C'est une mesure statistique comprise entre -1 et 1 qui évalue la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables.
Comment interpréter la valeur du R carré ?
Le R carré (coefficient de détermination) indique la proportion de la variance de la variable dépendante qui est prévisible à partir de la variable indépendante.
Puis-je entrer les valeurs X et Y séparément ?
Oui, vous pouvez soit coller des paires de données ligne par ligne, soit utiliser les champs optionnels pour entrer les valeurs X et Y sous forme de listes séparées par des virgules.
Que signifie un coefficient r de 0 ?
Un coefficient de 0 indique qu'il n'y a aucune relation linéaire entre les deux variables analysées.
Le calculateur fournit-il l'équation de régression ?
Oui, en cochant l'option 'Inclure la ligne de régression', l'outil calculera et affichera les paramètres de la droite d'ajustement linéaire.