a:

İki rastgele değişken arasındaki doğrusal bağımlılığı ölçmek için korelasyon katsayısı kullanılabilir. Pearson çarpım momenti korelasyonu ile üretilen en yaygın korelasyon katsayısı, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçmek için kullanılabilir. Bununla birlikte, doğrusal olmayan bir ilişki içinde, bu korelasyon katsayısı bağımlılığın her zaman uygun bir ölçüsü olmayabilir.

Korelasyon ve bağımlılık arasındaki farklar korelasyon ve nedensellik kavramlarıyla gösterilebilir. Korelasyon katsayısı, iki değişken arasında nedensel bir ilişki olduğuna işaret etmez. Örneğin, mutluluk ile fiziksel güç arasında kanıtlanmış nedensel bir ilişki yoktur. Verilerin analizi iki değişken arasında pozitif bir korelasyon olduğunu gösterse de, mutluluğun fiziksel güçte bir artışa neden olduğunu ya da bunun tersini - fiziksel gücündeki bir artışın mutluluka neden olduğu anlamına gelmez - doğrudur. Sonuç olarak, bir değişkenin diğerine bağımlılığı istatistiksel bağımlılığı etkileyen dışsal rastgele değişkenlerin eylemi nedeniyle doğrudan korelasyon katsayısından saptanamaz. Örneğin, bir gemi üzerindeki denizcilerin sayısı ile ortalama hız arasındaki korelasyon, hava koşulları, gaz kelebeği ayarları ve yükü gibi birkaç faktörün varlığına bağlı nedensellik göstermez. Finansal endüstri, aynı zamanda, hisse başına kazanç (EPS) ile diğer mali ölçütler arasındaki ilişkiye ilişkin nedensellik ve korelasyon ilkelerini kullanmaktadır.

Spearman sıra-sırası korelasyonu, Biserial korelasyonu ve Phi korelasyonu da dahil olmak üzere çeşitli veri türleri arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılan birkaç korelasyon katsayısı türü vardır. Pearson korelasyon katsayısı "r" harfi ile gösterilir ve +1 ve -1 değerleri arasındaki iki değişkenin arasındaki ilişkinin kuvvetini veya zayıflığını yorumlamak için kullanılabilir. Kare olduğunda, sonuçta oluşan değer, böyle bir ilişkinin değişimini ifade eden belirleme katsayısı olarak bilinir.