Kahe juhusliku muutuja x ja y vaheline statistiline sõltuvus võib olla mingile funktsionaalsele seosele lähemal või erineda sellest rohkem.
Näiteks joonisel 1.27 kuhjuvad statistilist seost esitavad värvilised punktid tihedamini lineaarset sõltuvust väljendava sirge ümber kui joonisel 1.28. Seda mõtet väljendatakse ka sõnadega, et joonise 1.27 korral on juhuslike suuruste X ja Y vaheline seos (korrelatsioon) tugevam kui joonise 1.28 korral. Kuidas saab seda geomeetriliselt kirjeldatud situatsiooni esitada arvudes?

![]()
Joon. 1.28 |
Osutub, et seda näitab nn lineaarne korrelatsioonikordaja, mida tähistatakse tähega r ja arvutatakse valemiga
,
kus
See on sisuliselt kõigi punktide (x; y) koordinaatide korrutiste aritmeetiline keskmine.
Näide.
Leiame eelmises peatükis koostatud korrelatsioonitabeli andmetel korrelatsioonikordaja r.
Kuna
Selleks, et leitud r meile midagi ütleks, vaatleme korrelatsioonikordaja omadusi:
1. Korrelatsioonikordaja –1 ≤ r ≤ 1 ehk | r | ≤ 1.
2. Mida lähemal on | r | arvule 1, seda tugevam on seos (korrelatsioon) tunnuste vahel.
Esitatud näite korral on r = 0,97, mis ütleb, et seos vaadeldud täiskasvanud meeste pikkuse ja kehakaalu vahel on väga tugev.
3. Kui | r | = 1, valitseb suuruste X ja Y vahel funktsionaalne seos.
Selline on näiteks seos kindla hinnaga (a) ostetud kauba koguse (x) ja kauba maksumuse (y) vahel, alati y = ax ja r = 1.
4. Mida lähemal on | r | arvule 0, seda nõrgem on seos tunnuste vahel.
5. Kui tunnused on sõltumatud, on r = 0.
6. Kui r > 0, vastavad üldiselt tunnuse X suurematele väärtustele tunnuse Y suuremad väärtused; kui r < 0, vastavad tunnuse X suurematele väärtustele tunnuse Y väiksemad väärtused.
Joonisel 1.23 esitatud korrelatsioonivälja korral on r = 0,97 > 0, joonise 1.24 korral on aga r < 0.
Ülesanded B
Ülesanne 193. Pikkuse ja kehakaalu korrelatsioonikordaja
Ülesanne 194. Kinganumbrite ja pikkuse korrelatsioonikordaja
Ülesanne 195. Isa ja poja pikkuste korrelatsioonikordaja

Vastus. r =