Le coefficient de corrélation linéaire (noté r) permet de savoir si deux variables évoluent ensemble. Plus il est proche de 1 (ou -1), plus la relation est forte. C'est l'indicateur clé pour valider la pertinence d'une régression linéaire.
Entrez vos couples de points (X et Y correspondant). Ajoutez autant de lignes que nécessaire.
Le coefficient (noté r) se calcule en divisant la covariance des variables X et Y par le produit de leurs écarts-types. Le résultat est toujours strictement compris entre -1 et 1.
$$r = \frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X \times \sigma_Y}$$
En sciences sociales, un coefficient absolu |r| > 0.5 est souvent considéré comme fort. En physique ou ingénierie, on exige généralement un |r| > 0.8 ou 0.9 pour valider un modèle linéaire.