Utiliser Cov(X,Y)=E(XY)−E(X)E(Y)\mathrm{Cov}(X, Y) = E(XY) - E(X) E(Y)Cov(X,Y)=E(XY)−E(X)E(Y) puis normaliser pour obtenir le coefficient de corrélation linéaire.
Choisissez une approche :
En appliquant Cov(X,Y)=E(XY)−E(X)E(Y)\mathrm{Cov}(X, Y) = E(XY) - E(X)E(Y)Cov(X,Y)=E(XY)−E(X)E(Y) puis ρ=Cov(X,Y)σXσY\rho = \dfrac{\mathrm{Cov}(X, Y)}{\sigma_X \sigma_Y}ρ=σXσYCov(X,Y)
Calcul de la covariance par la formule de Koenig-Huygens, puis du coefficient de corrélation linéaire.