Kowaliancja C(x,y) - +// - wzrostowi wartości 1 cechy odpowiadają wzrosty // spadki średnich wartości 2 cechy (kierunek zmian badanych cech jest taki sam / przeciwny)
Liniowa f. regresji ŷ – a1 miara która podaje o ile średnio wzrośnie/zmaleje wartość cechy y, jeśli wartość cechy niezależnej x wzrośnie o jednostkę.
Macierz kowariancji – (kierunek współzależności ujemna/dodatnia) Macierz korelacji – siła ( mocna // slaba – ujemna // dodatnia)
Wsp. Korelacji cząstkowej – istnieje mocna / słaba // dodatnia / ujemna korelacja pomiędzy cechami x1 i x2, przy założeniu, że wartość cechy x3 jest na stałym poziomie (nie ma zmienności i nie wpływa na inne)
Wsp. Korelacji wielorakiej – informuje, ze jest Duzy // mały łączny wpływ cech x2, x3 na ceche zależna x1
Wsp. Determinancji R^2 – kształtowanie się cechy zaleznej x1 jest w 93% wyjaśnione przez dopasowana funkcje regresji wielorakiej, czyli przez zmienność obu cech x2 i x3. Fi – zmienność cechy zaleznej jest w 7% spowodowane innymi czynnikami niż x2 i x3 (nie wynikaja z funkcji regresji)
Funkcja regresji wielorakiej – a2 jeśli wartość cechy x2 wzrosnie o jednostke badawcza, to WARtosc cechy zaleznej x1 wzrosnie // zmaleje o a2 jednostek przy zalozeniu, ze x3 nie zmieni się. A3 jeśli wartość cechy x3 wzrosnie o jednostke badawcza, to wartość x1 wzrosnie // zmaleje ŚREDNIO o a3 jednostek przy zalozeniu, ze elidujemy wpływ cechy x2