💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее.
✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать».
Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами!

Коэффициент линейной корреляции Пирсона

Коэффициент линейной корреляции Пирсона R служит для измерения силы связи двух признаков, каждый из которых измеряется по интервальной шкале. В остальном его свойства схожи с коэффициентами ранговой корреляции. Диапазон его изменения - от -1 до 1, притом значение ~0 означает отсутствие связи между ответами на изучаемые вопросы (т.е. то, что признаки независимы). Значение R~1 означает, что чем больше у респондента значение 1-го фактора, тем больше у него ожидаемое значение 2-го фактора. Наоборот, R~ -1 означает, что чем больше значение 1-го фактора, тем меньше ожидаемое значение 2-го фактора.

Рассмотрим вычисление коэффициента корреляции на следующем примере. Пусть студенты сдавали математику и информатику и получили следующие оценки:

Требуется проверить, связаны ли оценки по математике и информатике.

Коэффициент корреляции Пирсона вычисляется по следующей формуле:

Здесь x_i и y_i – ответы i-го респондента на 1-й и 2-й вопросы, соответственно, - средние значения, а S_x и S_y – стандартные отклонения.

Для вычисления коэффициента корреляции сначала требуется вычислить средние значения. Вычисляем:

Также требуется вычислить стандартные отклонения. Вычисляем:

На следующем этапе находим . Эта сумма равна:

Подставляем найденные величины в формулу и получаем: