Тесноту линейной связи между переменными определяет коэффициент корреляции. Этот коэффициент показывает, насколько сильно связаны две переменные и в каком направлении эта связь происходит (положительная или отрицательная).

Существует несколько типов коэффициента корреляции, но наиболее распространённым является коэффициент корреляции Пирсона. Он принимает значения от -1 до 1:

• 1 - идеальная положительная линейная связь;
• -1 - идеальная отрицательная линейная связь;
• 0 - отсутствие линейной связи.

Чтобы рассчитать коэффициент корреляции Пирсона, следуйте этим шагам:

1. Соберите данные по двум переменным, которые вы хотите проанализировать.
2. Вычислите средние значения для каждой переменной.
3. Вычислите отклонения каждой переменной от её среднего значения.
4. Умножьте отклонения для каждой пары наблюдений и найдите сумму этих произведений.
5. Вычислите сумму квадратов отклонений для каждой переменной.
6. Используйте полученные значения для расчета коэффициента корреляции по формуле:

Коэффициент корреляции Пирсона (r) равен:

r = (Сумма произведений отклонений) / (Квадратный корень из (Сумма квадратов отклонений первой переменной) * (Сумма квадратов отклонений второй переменной))

Таким образом, коэффициент корреляции позволяет оценить степень и направление линейной связи между переменными, что является важным аспектом в эконометрике и статистическом анализе.