Perché viene utilizzato per indicare la correlazione?

Perché il simbolo scelto per denotare prodotto momento di correlazione di Pearson? $r$

correlation history

— Richard Hardy
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La domanda è stata motivata da un commento di @IsabellaGhement in questo thread. Suggerimento : esiste un articolo di Karl Pearson intitolato "Note sulla storia della correlazione" (1920). Forse contiene una risposta?

— Richard Hardy,

La correlazione della popolazione è spesso indicata con quindi l'uso di per la correlazione del campione mantiene un parallelo alfabetico (link) . Questo probabilmente non risponde completamente alla tua domanda, quindi lascerò questo come commento.

ρ

$\rho$

r

$r$

— SecretAgentMan,

Sono ancora curioso di vedere una buona risposta a questa domanda ... dopo il mio debole commento, la tua domanda rimane ancora. Ho una mezza idea di cancellare il mio commento e aspettare una buona risposta.

— SecretAgentMan,

Allora la domanda può ridurre al perché viene utilizzato per la correlazione della popolazione. Forse un semplice quanto osservando che le correlazioni sono definiti come R Atios.

ρ

$\rho$

— BruceET,

Dalle "Note sulla storia della correlazione" di Pearson

Il titolo della conferenza del RI di Galton era Le leggi tipiche dell'eredità nell'uomo . Qui per la prima volta appare una misura numerica di quella che viene definita "inversione" e che Galton in seguito chiamò "regressione". Questa è la fonte del nostro simbolo per il coefficiente di correlazione. $r$ $r$

Questa conferenza del 1977 è stata anche stampata in Nature e negli Atti della Royal Institution

Da pagina 532 in Francis Galton 1877 Leggi tipiche dell'eredità. Nature vol 15 ( via galton.org )

L'inversione è espressa da un coefficiente frazionario della deviazione, che scriveremo . Nei genitori "ripristinati" (una frase il cui significato e oggetto sono già stati spiegati) In breve, la popolazione, di cui ogni unità è una parentela ripristinata, segue la legge di deviazione e ha un modulo, che scriveremo , pari a . $r$
$y = \frac{1}{r c \sqrt{π}} \cdot e^{- \frac{X^{2}}{r^{2} c^{2}}}$ $y = \frac{1}{r c \sqrt{\pi}} \cdot e ^{- \frac{x^2}{r^2c^2}}$ $c_2$ $r c_1$

— Sesto Empirico
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