✔️ Informações revisadas e atualizadas em abril de 2024 por Eduardo López
Existem diferentes campos da economia encarregados de medir empiricamente (estimativa, previsão e inferência) essas relações entre variáveis, isso é feito por meio da aplicação de métodos estatísticos e matemáticos encarregados de fornecer conteúdo valioso e útil para a tomada de decisões. A seguir, explicaremos o que é e para que serve o coeficiente de correlação, bem como sua importância no modelo de demanda por moeda.
➡ Qual é o coeficiente de correlação? ✨
O coeficiente de correlação ou também chamado de coeficiente de correlação de Pearson é focado em variáveis quantitativas (escala de intervalo mínimo), e se refere a um índice que permite analisar o grau de covariação que existe entre aquelas variáveis que estão linearmente relacionadas. A própria correlação refere-se à forma numérica que a estatística pode verificar por meio da relação de uma ou mais variáveis, que são alcançadas medindo o nível de dependência de uma variável em relação a outra variável totalmente independente. De acordo com as estatísticas, o coeficiente de correlação tem um caráter de medida linear entre duas variáveis aleatórias que são quantitativas.
➡ Para que serve o coeficiente de correlação? ✨
O principal objetivo do coeficiente de correlação é medir a correlação entre duas variáveis. E entre as vantagens em que o coeficiente de correlação se destaca em relação a outras formas de medida de correlação, é a chamada covariância, não se esqueça que os resultados do coeficiente de correlação estão entre -1 e +1, sendo a sua simplicidade útil para compare diferentes correlações de uma forma mais direta e simples. Se você analisar duas variáveis aleatórias X e Y, relacionadas a uma determinada população, o coeficiente de relacionamento será expresso com Pxy.➡Como isso é interpretado? ✨
Isso geralmente varia no intervalo [-1,1], O sinal estabelece assim o significado da relação e a interpretação de cada resultado é interpretada da seguinte forma:- Se r for igual a 1 significa que é uma correlação positiva, onde o índice reflete a dependência total entre as duas variáveis, isso é chamado de relação direta, onde uma das variáveis aumenta enquanto a outra aumenta em proporção constante.
- Se 0 <r <1, significa que uma correlação positiva está ocorrendo.
- Se r = 0 não há relação linear, embora isso não signifique que as variáveis sejam independentes, pois pode haver relações não lineares entre as duas variáveis.
- Se -1 <r <0 indica que há uma correlação negativa.
- Se r = - 1 indica uma correlação negativa perfeita e uma dependência total entre as duas variáveis, isso é conhecido como uma relação inversa. Ocorre quando uma variável aumenta, enquanto a outra diminui em proporção.
