factor de correlação - перевод на
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factor de correlação - перевод на

RELAÇÃO ESTATÍSTICA ENTRE DUAS VARIÁVEIS.
Coeficiente de correlação; Correlação funcional
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correlação         
(матем.) корреляция, соотношение, связь
correlação         
{f}
- (матем.) корреляция; соотношение; связь
correlação         
сопоставление данных

Определение

ДЕ-ЮРЕ
[дэ, рэ], нареч., юр.
Юридически, формально (в отличие от де-факто).

Википедия

Correlação
Este artigo abrange a correlação entre duas variáveis. O termo correlação pode também significar a relação invertida de duas funções ou a correlação eletrônica em sistemas moleculares.

Em probabilidade e estatística, correlação, dependência ou associação é qualquer relação estatística (causal ou não causal) entre duas variáveis e correlação é qualquer relação dentro de uma ampla classe de relações estatísticas que envolva dependência entre duas variáveis. Por exemplo, a correlação entre a estatura dos pais e a estatura dos pais e dos filhos. Embora seja comumente denotada como a medida de relação entre duas variáveis aleatórias, correlação não implica causalidade. Em alguns casos, correlação não identifica dependência entre as variáveis. Em geral, há pares de variáveis que apresentam forte dependência estatística, mas que possuem correlação nula. Para este casos, são utilizadas outras medidas de dependência.

Informalmente correlação é sinônimo de dependência. Formalmente variáveis são dependentes se não satisfizerem a propriedade matemática da independência probabilística. Em termos técnicos, correlação refere–se a qualquer um dos vários tipos específicos de relação entre os valores médios. Existem diferentes coeficientes de correlação ( ρ {\displaystyle \rho } ou r {\displaystyle r} ) para medir o grau de correlação. Um dos coeficientes de correlação mais conhecidos é o coeficiente de correlação de Pearson, obtido pela divisão da covariância de duas variáveis pelo produto dos seus desvios padrão e sensível a uma relação linear entre duas variáveis. Entretanto, há outros coeficientes de correlação mais robustos que o coeficiente de correlação de Pearson. Isto é, mais sensíveis às relações não lineares.