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 korrelatsioon võrdub nulliga, siis on tegemist X ja Y korreleerimatusega (xy =0). Korreleerimatus on seotud sõltumatusega nii, et sõltumatusest tuleneb korreleerimatus, ent vastupidine üldjuhul ei kehti. Korrelatsiooni ruutu nimetatakse determinatsiooniteguriks (ka determinatsiooniks). Juhusliku suuruse teisendused Kui X on diskreetne juhuslik suurus, siis iga X võimalik väärtus xi teisendub väärtuseks yi =g(xi) ning jaotus {pi} säilub Y jaoks samasena kui X jaoks. Kui X on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) on monotoonne. Juhusliku suuruse lineaarteisendused Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht, kus teisendusfunktsioon saab kuju g(x) = a + bx (b0). Seega lineaarteisendusel jaotusseaduse kuju ei
suuruse X ja Y vahelist seost. Korrelasiooni hindamiseks katseandmete järgi on vaja nn paarisvalimit, mis koosneb katse/vaatluse tulemusel saadud paarisvaatlustest. Korrelatsiooni väärtused asuvad -1 ja 1 vahel. Korrelatsiooni mooduli lähedus väärtusele 1 viitab sellele, et X ja Y seos on lähedane lineaarsele seosele. X ja Y kasvava seose korral on korrelatsioon positiivne, kahaneva seose korral negatiivne. Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniks d=r2. Kui x ja y vahel on statistiline seos, siis determinatsioon d näitab, missugune osa ühe juhusliku suuruse dispersioonist on tingitud teise juhusliku suuruse mõjust. Kui X ja Y on korreleerimatud, siis hinnangu r väärtus peaks olema nullilähedane. X ja Y korreleerimatuse kontrollimine viib järgmise hüpoteesipaari kontrollile: H 0: p=0, H1: p ei võrdu 0. Nullhüpoteesi kontrolliks kasutatakse korrelatsiooni hinnangu põhjal
vahelist seost. Korrelasiooni hindamiseks katseandmete järgi on vaja nn paarisvalimit, mis koosneb katse/vaatluse tulemusel saadud paarisvaatlustest. Korrelatsiooni väärtused asuvad -1 ja 1 vahel. Korrelatsiooni mooduli lähedus väärtusele 1 viitab sellele, et X ja Y seos on lähedane lineaarsele seosele. X ja Y kasvava seose korral on korrelatsioon positiivne, kahaneva seose korral negatiivne. Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniks d=r2. Kui x ja y vahel on statistiline seos, siis determinatsioon d näitab, missugune osa ühe juhusliku suuruse dispersioonist on tingitud teise juhusliku suuruse mõjust. Kui X ja Y on korreleerimatud, siis hinnangu r väärtus peaks olema nullilähedane. X ja Y korreleerimatuse kontrollimine viib järgmise hüpoteesipaari kontrollile: H0: p=0, H1: p ei võrdu 0. Nullhüpoteesi kontrolliks kasutatakse korrelatsiooni hinnangu põhjal lleitud statistikut t, mis x ja y
annaabi.ee 
