Coefficiente di correlazione lineare (Linear correlation coefficient)

Introdotto da Bravais e Pearson, è un indice che misura la relazione lineare esistente tra due caratteri (v.) quantitativi rilevati sulle unità statistiche (v.). È espresso dal rapporto tra la covarianza (v.) tra le due variabili (v.) considerate X e Y ed il prodotto dei rispettivi scarti quadratici medi (v.):

@

In generale, più il valore assoluto di r si avvicina ad 1 tanto più forte è il legame lineare tra X e Y.
Esso presenta le seguenti caratteristiche:
i) -1 £ r £ +1;
ii) se r = 0 significa che non vi è relazione di tipo lineare tra i due caratteri. Si noti che l’indipendenza (v.) tra due variabili implica correlazione nulla (r = 0), ma non è vero il viceversa.
iii) se r = ± 1 significa che esiste un legame lineare perfetto di tipo concorde (r = 1), o discorde (r = -1).

Analogia (Analogy)

Quando due o più fatti si somigliano si parla di analogia.
L’analogia è alla base dell’«interpretazione analogica», attraverso cui l’interprete attribuisce una regola giuridica ad una condizione non disciplinata da una norma giuridica, solo perchè simile.
L’analogia può avvenire se fra due fattispecie una disciplinata dalla legge e l’altra no, vi è la stessa ratio legis.
Questo sistema serve a colmare le lacune dell’ordinamento giuridico.

Spiazzamento (Crowding out)

Si tratta delle conseguenze prodotte dal manifestarsi di una forte domanda del settore pubblico all’interno di un sistema economico che presenta una piena utilizzazione delle risorse produttive.
Il fenomeno si verifica in situazioni di sottoccupazione.
I keynesiani ribattono, però, che gli investimenti sono poco sensibili alle variazioni del saggio d’interesse, quindi il crowding out ha una portata relativamente limitata.