Коэффициент корреляции Пирсона используется для измерения силы и направления линейной связи между двумя количественными переменными. Чтобы правильно рассчитать этот коэффициент, необходимо учитывать несколько условий. Давайте рассмотрим, что необходимо для его вычисления:

• Нормальное распределение: Для применения коэффициента корреляции Пирсона желательно, чтобы обе выборки были подвержены нормальному распределению. Это связано с тем, что метод основан на предположении о линейной зависимости и нормальности распределения данных.
• Размер выборок: Хотя коэффициент Пирсона может быть рассчитан для выборок разного размера, желательно, чтобы выборки были одинакового размера. Это позволяет избежать искажений в расчетах, связанных с разными объемами данных.
• Отсутствие выбросов: Наличие ярко выраженных выбросов может значительно исказить результаты. Поэтому важно, чтобы в выборках не было аномальных значений, которые могут повлиять на вычисление коэффициента.

Таким образом, для корректного вычисления коэффициента корреляции Пирсона лучше всего подходят:

• Две выборки, подлежащие нормальному распределению, желательно одинакового размера и без ярко выраженных выбросов.

Из предложенных вариантов наиболее подходящим будет: Две выборки, подлежащие нормальному распределению, одинакового размера без ярко-выраженных выбросов.