| correlacion | R Documentation |
Calcula el coeficiente de correlación de Pearson.
Lee el código QR para video-tutorial sobre el uso de la función con un ejemplo.
correlacion(x, variable = NULL, pesos=NULL)
x |
Conjunto de datos. Es un dataframe con al menos 2 variables (2 columnas). |
variable |
Es un vector (numérico o carácter) que indica las variables a seleccionar de |
pesos |
Si los datos de la variable están resumidos en una distribución de frecuencias, debe indicarse la columna que representa los valores de la variable y la columna con las frecuencias o pesos. |
El coeficiente de correlación muestral se obtiene a partir de la siguiente expresión:
Por su construcción, el valor del coeficiente de correlación muestral es el mismo tanto si se calcula a partir de la covarianza y desviaciones típicas muestrales como si se hace a partir de la cuasi-covarianza y cuasi-desviaciones típicas muestrales.
Esta función devuelve el valor del coeficiente de correlación lineal en un objeto de la clase vector.
Si en lugar del tamaño muestral (n) se utiliza el tamaño de la población (N) se obtiene el coeficiente de correlació poblacional:
Vicente Coll-Serrano. Métodos Cuantitativos para la Medición de la Cultura (MC2). Economía Aplicada.
Rosario Martínez Verdú. Economía Aplicada.
Facultad de Economía. Universidad de Valencia (España)
Esteban García, J. y otros. (2005). Estadística descriptiva y nociones de probabilidad. Paraninfo. ISBN: 9788497323741
Newbold, P, Carlson, W. y Thorne, B. (2019). Statistics for Business and Economics, Global Edition. Pearson. ISBN: 9781292315034
Murgui, J.S. y otros. (2002). Ejercicios de estadística Economía y Ciencias sociales. tirant lo blanch. ISBN: 9788484424673
matriz.correlacion, covarianza,matriz.covar
correlacion1 <- correlacion(startup[,c(1,3)])
correlacion2 <- correlacion(startup,variable=c(1,3))
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