상관계수(cor. coeff.)

• 공분산,covariance의 분산,variance으로 스케일,scale한 값 // 스케일링,scaling
  
• −1과 1 ... $\displaystyle -1$ 과 $\displaystyle 1$ 사이의 값으로 제한됨
  
  

$\displaystyle \rho_{XY}=\frac{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(X_i-\bar{X})^2}\sqrt{\frac1{n-1}\sum_{i=1}^n(Y_i-\bar{Y})^2}}$

식을 잘 보면 분자,numerator { pagename confirmed via 분자 }는 공분산과 똑같고
분모,denominator{ 분모 pagename confirmed via 분모 }는 √(X의 공분산) √(Y의 공분산) 임을 볼 수 있다.

공분산 vs 상관계수

• Cov(Height(cm), Weight(kg)) vs. Cov(Height(m), Weight(g))
  
• ...같은 경우, 공분산은 다르지만 상관계수는 같음
  
  

TODO 이하 WIKIFY NOT DONE

수학백과: 상관계수

correlation_coefficient

via 상관계수 :
표본상관계수 sample correlation .... sample correlation coefficient ? 표본상관계수 표본상관계수
단순상관계수 simple correlation coefficient 단순상관계수 단순상관계수

일반적인 게 Pearson? chk
피어슨 상관계수
https://freshrimpsushi.github.io/posts/pearson-correlation-coefficient/

상관계수
correlation coefficient
correlation coefficient
"correlation coefficient"

공분산,covariance - 매우 비슷한 개념, 다만 scaling만 다른?

결정계수
KmsE:
determination_coefficient ?