korelasyon katsayısı ^*

• bağımsız değişkenler arası ilişkinin nümerik olarak gösterilmesine yarayan katsayılar. -1 den 1 e kadar değişen bir range içinde yer alırlar.
• sifir olmasi iki deiskenin birbirini ziklememesi annamina gelir.
• kovaryansın standartlaştırılmış versiyonudur.. +1 ve -1 arasındaki değerler alır.. uçlara doğru çıkan değerler söz konusu ise bivariate dağılımın iki değişkeninin arasındaki ilişkinin güçlü olduğu kabul edilir.. sıfıra yaklaştıkça da ilişkinin zayıfladığı annaşılır.. pozitif (+) değerleri, iki değişken arasındaki ilişkinin doğru orantılı, negatif (-) değerleri ilişkinin ters orantılı olduğunu açıklar.. r ile gösterilir.. en yaygın iki alternatifi spearman'ın rhosu (rank correlation coefficient) ve aynı işi yapan kendall'ın tausudur.. bu ikisi ordinal ölçekli veriler için geliştirilmiş korelasyon katsayılarıdır..
  
  bir de coefficient of determination vardır.. bu da regresyon doğrunuzun bağımsız değişkeninin, bağımlı değişkeni ne kadar tanımlayabildiğini anlatır.. nüktedan bir katsayıdır.. 0 ve 1 arası değer alır.. korelasyonun karesi diye bilinir ortamlarda..
• white noise icin sifir anindaki haric her zaman sifir olan katsayi.
  stokastik sinyal isleme konularinin kalbinde yatan iliski.linear prediction ve wiener filtre temelli sinyal isleme uygulamalarinin temeli sinyallerin cross-correlationuna dayanir.
• +1 ya da - 1 ise korelasyonu perfect correlation haline sokan katsayi. yani bu ne demektir? bu, x ve y adli iki degiskenimizden biri bogaz koprusunden atlarsa, evet, oburu de atlar demektir.
• iki serinin hareketlerindeki ilginin gücünü gösteren matematik tanıma denir
• iki rassal degisken arasindaki lineer baglantinin kuvvetini gosterir. buradaki lineer kelimesine dikkat etmek lazim, yani korelasyon katsayisi degiskenler arasindaki baglantinin mutlak bir olcusu olarak dusunulmemeli, sadece lineer baglantinin olcusu olarak dusunulmeli. nitekim korelasyon katsayilari sifir olmasina ragmen bagimsiz olmayan, hatta birbirlerinin fonksiyonu olan rassal degiskenler bulunabilir.
• iki rastgele değişken bağımsız ise, korelasyon katsayısı sıfıra eşittir, ancakkk korelasyon katsayısının sıfıra eşit olması değişkenlerin bağımsız olacağı anlamına gelmezz.^*
• veride ilişki çıkmasını istemediğinizde çıkan^*, çıkmasını istediğiniz zaman da çıkmayan^* inatçı bir değerdir çoğu zaman.
  ya da inadı bana heralde.
• korelasyon temelinde iki ayrık olay arasındaki pozitif veya negatif ilişkiyi açıklar. örnek vermek gerekirse, bir mahallede yaşayan genç nüfus ve o mahalledeki hırsızlık oranı arasındaki korelasyonu inceleyelim. burada bu ilişkinin özelliğini söyleyen veri, korelasyon katsayısıdır. bu katsayı -1 ve 1 arasında değerler alır. eğer korelasyon katsayısı negatifse, çok genç nüfuslu mahallede daha az hırsızlık olduğu sonucu çıkar. eğer pozitifse, aralarındaki ilişki doğrusal bir ilişkidir ve hırsızlıkla genç nüfus verileri paralel hareket eder.
  
  bunun yanında, yukarıdaki olay için korelasyon katsayısının 0.25 ve 0.50 olduğu iki farklı durum düşünelim. bu durum için 0.50'lik katsayı, bu iki olay arasındaki bağlantının 0.25'e göre çok daha fazla olduğunu ifade eder.