Difference between r1.7 and the current

@@ -9,7 +9,7 @@

> $\rho_{XY}=\frac{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})^2}\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(Y_i-\bar{Y})^2}}$

식을 잘 보면 [[분자,numerator]] ~~{ pagename confirmed via KmsK:분자 }~~는 공분산과 똑같고

식을 잘 보면 [[분자,numerator]]는 공분산과 똑같고

[[분모,denominator]]{ Ndict:분모 pagename confirmed via KmsK:분모 }는 √(X의 공분산) √(Y의 공분산) 임을 볼 수 있다.

공분산 vs 상관계수

@@ -29,10 +29,15 @@

단순상관계수 simple correlation coefficient Ndict:단순상관계수 Ggl:단순상관계수

일반적인 게 Pearson? ~~chk~~

일반적인 게 Pearson.

[[Pearson_correlation_coefficient]] =,Pearson_correlation_coefficient . Pearson_correlation_coefficient

{

Pearson correlation coefficient

피어슨 상관계수

https://freshrimpsushi.github.io/posts/~~pearson-correlation-coefficient~~/

https://ko.wikipedia.org/wiki/피어슨_상관_계수

https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient

https://freshrimpsushi.github.io/ko/posts/57/

} ... NN:"Pearson 상관계수" Bing:"Pearson 상관계수" Ggl:"Pearson 상관계수"

Ndict:상관계수

상관계수
coefficient of correlation
correlation coefficient

[edit]

via ㄷㅎㅈ 2-2 25m ¶

상관계수(cor. coeff.)

공분산,covariance의 분산,variance으로 스케일,scale한 값 // 스케일링,scaling
−1과 1 ... $\displaystyle -1$ 과 $\displaystyle 1$ 사이의 값으로 제한됨

$\displaystyle \rho_{XY}=\frac{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})^2}\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(Y_i-\bar{Y})^2}}$

식을 잘 보면 분자,numerator는 공분산과 똑같고
분모,denominator{