A lineáris korrelációs együttható a matematika és a tudomány nagy része. A lineáris korrelációs együttható a kovariancia és a két változó szórásának szorzata közötti arány. Ez a cikk elmagyarázza a korrelációs együttható tulajdonságait és azok jelentését.
1. tulajdonság
A korrelációs együttható nem változtatja meg a mérési skálát. Ez a szabály csak akkor érvényes, ha a magasság méterben vagy lábban van kifejezve; akkor a korrelációs együttható nem változik.
2. tulajdonság
A lineáris korrelációs együttható előjele megegyezik a kovarianciával. A kovariancia annak mérőszáma, hogy két változó mennyire változik együtt.
3. tulajdonság
A lineáris korrelációs együttható valós szám −1 és 1 között. A valós szám az, amely a folytonosság mentén egy pontot képvisel, például egy egész számot vagy egy racionális számot, amely nem egész szám.
4. tulajdonság
Ha a lineáris korrelációs együttható közelebb visz az −1 értékekhez, a korreláció erős és negatív, és annál erősebb lesz, minél közelebb kerül −1-hez.
5. tulajdonság
Ha a lineáris korrelációs együttható 1-hez közeli értékeket vesz fel, a korreláció erős és pozitív, és így annál erősebb lesz, minél közelebb kerül az 1-hez.
6. tulajdonság
Ha egy korrelációs együttható 0-hoz közelebb veszi az értékeket, akkor a korreláció gyenge.
7. tulajdonság
Ha r = 1 vagy r = −1 (r a lineáris korrelációs együttható változója), akkor tökéletes a korreláció, és a szórásdiagramon lévő vonal növekszik vagy csökken. Ha r = 0, akkor nincs lineáris összefüggés.