'''상관계수'''
'''coefficient of correlation'''
'''correlation coefficient'''

= via ㄷㅎㅈ 2-2 25m =
상관계수(cor. coeff.)
 * [[공분산,covariance]]의 [[분산,variance]]으로 [[스케일,scale]]한 값 // [[스케일링,scaling]]
 * −1과 1 ... $-1$ 과 $1$ 사이의 값으로 제한됨

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

식을 잘 보면 [[분자,numerator]] { pagename confirmed via KmsK:분자 }는 공분산과 똑같고
[[분모,denominator]]{ Ndict:분모 pagename confirmed via KmsK: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

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TODO 이하 WIKIFY NOT DONE

[[https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3338169&cid=47324&categoryId=47324 수학백과: 상관계수]]


WtEn:correlation_coefficient

via KmsK:상관계수 :
표본상관계수 sample correlation .... sample correlation coefficient ? Ndict:표본상관계수 Ggl:표본상관계수 
단순상관계수 simple correlation coefficient Ndict:단순상관계수  Ggl:단순상관계수 


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



Ndict:상관계수
Ndict:"correlation coefficient"
Ggl:"correlation coefficient"
"correlation coefficient"


= MKL =
[[공분산,covariance]] - 매우 비슷한 개념, 다만 scaling만 다른?

[[결정계수]]
KmsE:
determination_coefficient ?