Kui tunnuste vahel on kasvav seos, on korrelatsioonikordaja positiivne. Ühe tunnuse väärtuste suurenedes teise tunnuse väärtused keskmiselt suurenevad. Kui tunnuste vahel on kahanev seos, on korrelatsioonikordaja negatiivne. Ühe tunnuse väärtuste suurenedes teise tunnuse väärtused keskmiselt vähenevad. Kui tunnuste vahel on täielik lineaarne sõltuvus, on korrelatsioonikordaja absoluutväärtus võrdne ühega. Kui korrelatsioonikordaja väärtus on 0, siis öeldakse, et tunnused on mittekorreleeritud. Sellest ei järeldu aga, et need tunnused on sõltumatud.
4. Moonutused edastusel . , , Ristkorrelatsioonif-oon- xy(t1,t2)=E(Xt1,Yt2). - , . n Mittekorreleeritud- xy(t1,t2)=E(Xt1)E(Yt2). . -. - (, (n+1) . . .
Ühe tunnuse väärtuste suurenedes teise tunnuse väärtused keskmiselt suurenevad. Kui tunnuste vahel on kahanev seos, on korrelatsioonikordaja negatiivne. Ühe tunnuse väärtuste suurenedes teise tunnuse väärtused keskmiselt vähenevad. Kui tunnuste vahel on täielik lineaarne sõltuvus, on korrelatsioonikordaja absoluutväärtus võrdne ühega. Kui korrelatsioonikordaja väärtus on 0, siis öeldakse, et tunnused on mittekorreleeritud. Sellest ei järeldu aga, et need tunnused on sõltumatud. ·Korrelatsioonikordajate abiga saame mõõta tunnuste koosmuutuvust ehk kovariatsiooni. ·Seose sümmeetrilisus: enamasti ei saa öelda, kumb kumba põhjustab Nõrgad kohad: 1. erindid - teistest väga palju erinevad uurimisobjektid. 2. Ainult lineaarne 3. Kaks erinevat punktiparve 4. Anscombe´i kvartett ·Kui tunnuste vahel on märgata ühist käitumist, siis ei pruugi see tegelikult alati tuleneda
keskmist: cov(X,Y)=E((X EX)*(Y EY)), seega kovariatsioon on kahe juhusliku suuruse hälvete korrutise keskmine, see mitte ei iseloomusta ainult sõltuvuse olemasolu vaid ka sõltuvuse intensiivsust. Korrelatsioonikordajaks nimetatakse dimensioonita suhet sõltuvuse tugevuse hindamiseks: rxy=cov(X,Y)/xy . Sõltumatute juhuslike suuruste X ja Y kovariatsioon ja korrelatsioonikordaja on võrdsed nulliga. Kui kahe suuruse jaoks korrelatsioonitegur on 0, siis öeldakse nad olevat mittekorreleeritud. Juhusliku suuruste sõltumatusest tuleb nende korreleerimatus, kuid korreleerimatusest ei tulene nende sõltumatus. Korrelatsioonitegur ei iseloomusta mitte igasugust sõltumatust, vaid lineaarset sõltuvust. Juhuslike suuruste vahelist sõltuvust iseloomustatakse ka regressioonivõrrandite või regressioonifunktioonidega: y=mx(x) või veel näiteks y=ax+b. Regressioonifunktsioon näitab Y keskväärtuse sõltuvust suuruse x väärtusest. 11
annaabi.ee 
