Cuando queremos estudiar la relación entre dos variables, necesitamos algún parámetro que nos "mida" dicha relación. Uno de ellos es el coeficiente de correlación. Este parámetro cuya expresión es:[br][math]r=\frac{\sigma_{xy}}{\sigma_x\cdot\sigma_y}[/math] El valor de r varía desde -1 hasta 1, es decir [math]r\in\left[-1,1\right][/math], [br]Cuanto mas cercano a 0, menos relación entre las variables, y cuanto más cercano a 1 o -1 más fuerte es la relación. En caso de que tome estos valores, la relación es funcional, y en este ejemplo al ser lineal, tendrá forma de recta. Además si [math]\text{r>0}[/math] quiere decir que la relación es directa, es decir que cuando una variable aumenta la otra también. En caso de que [math]r<0[/math], será inversa, por tanto si una variable aumenta la otra disminuye.[br]En este caso la correlación es lineal, comprobarás que cuando es perfecta (r=-1 ó r=1) el resultado es que los puntos pertenecen a una recta, en el caso general, pertenecerían a una función cualquiera y la dependencia en vez de estadística sería funcional.

- Elige el nº de puntos que desees y visualiza la forma de la nube de puntos y el valor de r[br]- Varía el coeficiente y ve observando el valor de r y la forma de la nube de puntos[br]- ¿Qué ocurre si r se aproxima a 1?[br]-¿ Qué ocurres si se aproxima a -1? Compáralo con el apartado anterior[br]- Páralo en diferentes valores de r y comprueba la nube de puntos