2) нормальное (верно)
3) линейное
4) ранговое
Объяснение:
Коэффициент корреляции Пирсона — это мера линейной зависимости между двумя случайными величинами. Для его расчета необходимо выполнение определенных условий, одним из которых является нормальное распределение переменных.
Нормальное распределение — это распределение вероятностей, которое характеризуется симметричностью вокруг среднего значения и равенством параметров скошенности и эксцесса нулю. Если переменные имеют нормальное распределение, то можно говорить о том, что они подчиняются закону Гаусса.
Если же переменные не имеют нормального распределения, то может возникнуть проблема в интерпретации значений коэффициента корреляции Пирсона. Например, если переменные имеют сильную нелинейную связь, то коэффициент корреляции может оказаться низким, что может привести к ложным выводам о наличии или отсутствии зависимости между переменными.
Поэтому перед расчетом коэффициента корреляции Пирсона необходимо проверить нормальность распределения переменных. Для этого можно воспользоваться графическими методами, например, построение гистограммы или QQ-plot. Также можно использовать статистические тесты на нормальность распределения, например, тест Шапиро-Уилка или Колмогорова-Смирнова.
Для расчета коэффициента корреляции Пирсона необходимо, чтобы обе переменные были измерены в метрической шкале и имели нормальное распределение. Если переменные не обладают нормальным распределением, то можно использовать различные методы преобразования данных или выбрать другую меру корреляции. Важно также учитывать размер выборки — чем больше выборка, тем более точными будут результаты корреляционного анализа. Не следует забывать о том, что корреляция не означает причинно-следственную связь между переменными, а только показывает наличие статистической зависимости.