Calculadora de correlación parcial
Calcular la correlación de Pearson entre dos variables después de controlar linealmente un tercio.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Computar las tres correlaciones centradas pairwise y eliminar la contribución lineal de la variable de un control.
rxy.z=(rxy−rxz ryz)/√((1−rxz²)(1−ryz²)); t=r√((n−3)/(1−r²))
Ejemplo resuelto
Cuando Y=X+2Z−1 exactamente y X residual varía, controlar Z da correlación parcial uno.
Suposiciones y detalles de entrada
Lista de observación independiente de longitud igual completa con variación residual no cero. La referencia opcional t utiliza df=n−3 y el modelo lineal / Gaussian habitual; no es un efecto causal ni un ajuste para los consolas no medidos. La correlación perfecta utiliza la cola cero limitada y no finita t.
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
El cálculo se ejecuta en su navegador. No se requiere cuenta, carga de archivos o servicio AI externo. Las entradas no se guardan entre recargas de página.
Fit y=a+bx a 2 - 100 entraron en pares de coordenadas. Inspeccione la ecuación de regresión, correlación, R², predicciones, residuos y un complot de dispersión.
Apunte un intercepto y dos a cinco predictores numéricos, inspeccione los coeficientes de la unidad original y evalúe una consulta de predictor.
Calcular la asociación monotónica de rango para observaciones pareadas, incluyendo filas atadas.
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