ühemõõtmelise jaotusena juhusliku vektori komponendi tinglikku jaotust. y (x) nimetatakse regressiooniks: Regressioon näitab seega juhusliku suuruse keskväärtuse sõltuvust mingist teisest suurusest. Dispersioon, kovariatsioon, korrelatsioon. Dispersioon on leitav vastava komponendi marginaaljaotuse kaudu või otse kahemõõtmelise jaotusseaduse kaudu. Kovariatsioon, mis defineeritakse kui 1+1 jarku keskmoment 11 ja mida tahistatakse sageli Covxy (ka cxy ). Iseloomustab juhuslike suuruste X ja Y omavahelist sõltuvust (nt kui X ja Y on sõltumatud, siis Covxy=0). Korrelatsioon: kovariatsiooni normeeritud variant. Korrelatsioon xy iseloomustab X ja Y sõltuvust esmajoones nende lineaarse seose tugevuse mõttes. Korrelatsioon on dimensioonivaba arvkarakteristik, mille moodul ei ületa väärtust 1. Mida lähemal on korrelatsiooni moodul väärtusele 1, seda lähemal on X ja Y sõltuvus lineaarsele seosele
Kui juhuslikud suurused pole sõltumatud, on nad sõltuvad. Juhuslike suuruste vastastikune sõltuvus: *kaks juhuslikku suurust on determineeritud/funktsionaalses seoses *kaks juhuslikku suurust on tõenäosuslikus seoses: ühe järgi saab oletada teise kohta *kaks juhuslikku suurust on tõenäosuslikult sõltumatud. Regressioon näitab mingi juhusliku suuruse keskväärtuse sõltuvust mingist teisest suurusest. Kovariatsioon on 1+1 järku keskmoment müü11, mida tähistatakse sageli Covxy. Kovariatsioon iseloomustab juhuslike suuruste X jaY omavahelist sõltuvust. Korrelatsioon on kovariatsiooni normeeritud variant, tähistatakse pxy. Korrelatsioon iseloomustab X ja Y sõltuvust esmajoones nende lineaarse seose tugevuse mõttes. Selle moodul ei ületa väärust 1. Mida lähemal on korrelatsiooni väärtus ühele, seda lähemal on X ja Y sõltuvus lineaarsele seosele. Sõltumatusest tuleneb korreleerimatus ent vastupidine ei kehti
o Negatiivne kovariatsioon: suurematele X väärtustele vastavad väiksemad Y väärtused, väiksematele X väärtustele suuremad Y väärtused. Sümmeetrilisus Kui X=Y, siis covxx= σ x ^2 o Kovariatsioon on dispersiooni üldistus. Dispersioon on kovariatsiooni erijuht: kovariatsioon iseendaga Sõltumatute juhuslike suuruste kovariatsioon on võrdne nulliga Kui covXY ≠ 0, siis nimetatakse suurusi X ja Y korreleeruvateks Korrelatsioonikordaja - nullist erinev ka täiesti juhuslike arvupaaride korral. Valem: Spearmani korrelatsioonikordaja – Mudel - reaalses maailmas esineva objekti analoog, mis asendab seda objekti tunnetusprotsessis Matemaatiline mudel - mingit reaalses maailmas eksisteerivat nähtust kirjeldavate matemaatiliste seoste kogum Lineaarne mudel y=ax+b, lineaarliikme kordaja a näitab, kui palju muutub y, kui x suureneb 1 võrra.
9. Toodud tabeli põhjal on konstrueeritud kolm diagrammi. Milline neist on õige hajumisdiagramm? b. 10. Statistilise ehk korrelatiivse seose korral Suuruse X mingile väärtusele võib vastata mitu suuruse Y väärtust. 11. Joonisel on toodud kolm erinevat hajumisdiagrammi. Millisel diagrammil on tunnuste vaheline seos kõige tugevam? Kõigil kolmel diagrammil 12. Milline on õige valem, mis seob korrelatsioonikordajat ja kovariatsiooni? r=covxy/xy 13. Millised väited kehtivad hajumisdiagrammil esitatud seose korral? Õige vastus on: Spearmani korrelatsioonikordja =1, Pearsoni korrelatsioonikordaja absoluutväärtus < 1, Seos on positiivne. 14. Kui tunnuse X suurematele väärtustele vastavad tunnuse Y väiksemad väärtused, siis nende suuruste vahel esineb negatiive korrelatsioon. 15. Pearsoni korrelatsioonikordaja on sama, mis lineaarne korrelatsioonikordaja. 16
annaabi.ee 
