В научных исследованиях важно использовать множественную регрессию:
В научных исследованиях используется только линейная зависимость переменных:
В реальных природных явлениях реализуются строго функциональные связи:
В социологических исследованиях применяется коэффициент конкордации:
Все величины в природе и обществе являются зависимыми друг от друга:
Если с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, связь между ними является функциональной:
Интервальные шкалы применяются для качественных переменных:
Коэффициент корреляции рангов может давать информацию о взаимозависимости переменных величин:
Линейная регрессия может описывать точную зависимость во всех случаях взаимозависимости переменных величин:
Меры, которые разработаны для номинальных переменных, могут быть рассчитаны и для измерения связей между порядковыми или интервальными переменными:
Можно привести геометрическую интерпретацию коэффициентов линейной регрессии:
Ненулевое значение коэффициента корреляции является показателем сильной зависимости факторов:
Понятие корреляции применялось и в палеонтологии:
Построение шкал рейтингов применяется в социологических исследованиях:
Уравнение корреляционной связи измеряет зависимость между вариацией результативного признака и вариацией факторного признака (признаков):
Условием возможности изучения корреляционной связи является наличие данных по достаточно большой совокупности: