Кореляція: відмінності між версіями

{{Falseredirect|Коефіцієнт кореляції}}

[[Файл:Correlation_examples2.svg|праворуч|міні|400x400пкс| Декілька наборів точок (''x'', ''y''), з [[Коефіцієнт кореляції Пірсона|коефіцієнтами кореляції Пірсона]] ''x'' та ''y'' для кожного набору. Кореляція відображає зашумленість і напрямок лінійного взаємозв'язку (верхній ряд), але ані нахил цього взаємозв'язку (середній), ані багато аспектів нелінійних взаємозв'язків (нижній). Примітка: фігура в центрі має нахил 0, але в цьому випадку коефіцієнт кореляції невизначений, оскільки дисперсія ''Y'' дорівнює нулеві.]]

У [[Статистика|статистиці]] '''кореля́ція''' ({{lang-en|correlation}}) або '''зале́жність''' ({{lang-en|dependence}}) — це будь-який статистичний взаємозв'язок, [[Причинність|причинний]] чи ні, між двома [[Випадкова змінна|випадковими змінними]] або {{нп|Двовимірні дані|двовимірними даними||Bivariate data}}. У найширшому сенсі '''кореля́ція''' — це будь-яка статистична пов'язаність, хоча насправді вона стосується ступеню [[Пряма|лінійності]] взаємозв'язку пари змінних. До добре відомих прикладів залежних явищ належать кореляція між [[Зріст людини|зростом]] батьків та їхніх нащадків, а також кореляція між ціною товару та кількістю, яку споживачі готові придбати, як це зображено на так званій [[Крива попиту|кривій попиту]].