1. El problema es entender cómo usar el coeficiente de correlación de Pearson para medir la forma o relación entre dos variables. 2. La fórmula del coeficiente de correlación de Pearson es $$r = \frac{\sum (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum (x_i - \bar{x})^2 \sum (y_i - \bar{y})^2}}$$ donde $x_i$ y $y_i$ son los valores de las variables, y $\bar{x}$ y $\bar{y}$ son sus medias. 3. Este coeficiente mide la fuerza y dirección de la relación lineal entre dos variables, con valores entre $-1$ y $1$. 4. Para calcularlo, primero se calcula la media de cada variable, luego se calcula la diferencia de cada valor con su media, se multiplican esas diferencias para cada par, se suman, y se divide por el producto de las desviaciones estándar. 5. Un valor cercano a $1$ indica una relación lineal positiva fuerte, cercano a $-1$ una relación negativa fuerte, y cercano a $0$ indica poca o ninguna relación lineal. 6. Así, para medir la forma o relación entre dos conjuntos de datos, se usa este coeficiente para cuantificar la asociación lineal entre ellos.