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गुणांक सहसंबंध (coefficient of correlation) की गणना करने के लिए, हम पियर्सन के उत्पाद-क्षण सहसंबंध गुणांक (Pearson product-moment correlation coefficient) सूत्र का उपयोग करेंगे:

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0.8398

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गुणांक सहसंबंध (coefficient of correlation) की गणना करने के लिए, हम पियर्सन के उत्पाद-क्षण सहसंबंध गुणांक (Pearson product-moment correlation coefficient) सूत्र का उपयोग करेंगे:

r=n∑(XY)−(∑X)(∑Y)[n∑X2−(∑X)2][n∑Y2−(∑Y)2]r = \frac{n \sum (XY) - (\sum X)(\sum Y)}{\sqrt{[n \sum X^2 - (\sum X)^2][n \sum Y^2 - (\sum Y)^2]}}

जहाँ nn डेटा बिंदुओं की संख्या है।

  1. आवश्यक योगों की गणना करें।

    यहाँ n=6n=6 डेटा बिंदु हैं।

    X (Radio Time)Y (Appliances Sold)XYX^2Y^2
    2516400625256
    1811198324121
    32206401024400
    2115315441225
    35269101225676
    2928812841784
    ---------------------------------------------------
    ∑X=160\sum X = 160∑Y=116\sum Y = 116∑XY=3275\sum XY = 3275∑X2=4480\sum X^2 = 4480∑Y2=2462\sum Y^2 = 2462

  2. सूत्र में मानों को प्रतिस्थापित करें।

    r=6(3275)−(160)(116)[6(4480)−(160)2][6(2462)−(116)2]r = \frac{6(3275) - (160)(116)}{\sqrt{[6(4480) - (160)^2][6(2462) - (116)^2]}}

  3. अंश (numerator) की गणना करें।

    6(3275)−(160)(116)=19650−18560=10906(3275) - (160)(116) = 19650 - 18560 = 1090

  4. हर (denominator) के पहले भाग की गणना करें।

    6(4480)−(160)2=26880−25600=12806(4480) - (160)^2 = 26880 - 25600 = 1280

  5. हर के दूसरे भाग की गणना करें।

    6(2462)−(116)2=14772−13456=13166(2462) - (116)^2 = 14772 - 13456 = 1316

  6. हर की गणना करें।

    (1280)(1316)=1684480≈1297.87516\sqrt{(1280)(1316)} = \sqrt{1684480} \approx 1297.87516

  7. गुणांक सहसंबंध (rr) की गणना करें।

    r=10901297.87516r = \frac{1090}{1297.87516} r≈0.83979r \approx 0.83979

    गुणांक सहसंबंध है:

    0.83980.8398
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