Estatistica

Em pesquisas que envolvem a consideração de duas ou mais variáveis, estas são estudadas também simultaneamente, procurando-se uma possível correlação entre elas, isto é, quer-se saber se as alterações sofridas por uma das variáveis são acompanhadas por alterações nas outras.
Em outras situações, uma das variáveis apresenta um interesse específico e as restantes são estudadas de modo a fornecer informações sobre aquela variável particular; o que se procura, na verdade, é estabelecer uma relação funcional entre uma das variáveis e as restantes.
Quando existirem duas séries de dados, existirão várias medidas estatísticas que podem ser usadas para capturar como as duas séries se movem juntas através do tempo. As duas mais largamente usadas são a correlação e a covariância. Para duas séries de dados, X (X1, X2,.) e Y(Y1,Y2... ), a covariância fornece uma medida não padronizada do grau no qual elas se movem juntas, e é estimada tomando o produto dos desvios da média para cada variável em cada período.

O sinal na covariância indica o tipo de relação que as duas variáveis têm. Um sinal positivo indica que elas movem juntas e um negativo que elas movem em direções opostas. Enquanto a covariância cresce com o poder do relacionamento, ainda é relativamente difícil fazer julgamentos sobre o poder do relacionamento entre as duas variáveis observando apenas a covariância, pois ela não é padronizada.
A correlação é a medida padronizada da relação entre duas variáveis. Ela pode ser calculada da covariância:

A correlação nunca pode ser maior do que 1 ou menor do que -1. Uma correlação próxima a zero indica que as duas variáveis não estão relacionadas. Uma correlação positiva indica que as duas variáveis movem juntas, e a relação é forte quanto mais a correlação se aproxima de um. Uma correlação negativa indica que as duas variáveis movem-se em direções opostas, e que a relação também fica mais forte quanto mais próxima de -1 a correlação ficar. Duas