Введение. 
Вычисление корреляционного отношения

В природе многие явления и процессы взаимосвязаны между собой. В физической культуре и спорте, в спортивной команде и в организме спортсмена тоже существует много взаимосвязей между различными признаками. Например, с повышением количества занимающихся в каком-либо виде спорта повышаются результаты в этом виде; осложнения во взаимоотношениях между игроками одной команды ухудшает её результативность; с повышением интенсивности нагрузки у спортсмена повышается пульс; увеличивается скорость кровообращения; регулярность тренировок, оптимально подобранные нагрузки по их виду, объему и интенсивности улучшают результаты спортсмена и т. д.

Влияние одних признаков на другие может быть положительным и отрицательным. Грамотный специалист должен хорошо разбираться в таких взаимосвязях в своей области, устранять или уменьшать негативное влияние и уметь своевременно и в достаточной мере использовать полезные взаимосвязи.

Некоторые методы математической статистики могут помочь любому специалисту выявить взаимосвязи, раскрыть их особенности. Одним из таких методов и является метод корреляционного анализа. Она направлен на то, чтобы на основе статистического материала выявить факт влияния одного признака на другой, установить полезность или вред этого влияния и оценить уверенность в полученных выводах. При этом различают два вида зависимости — функциональную и статистическую (корреляционную).

Корреляция — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом, изменения значений одного или нескольких из этих величин приводят в систематическому изменению значений другой или других величин.

Корреляция считается простой, когда речь идет об отношениях между двумя величинами или переменными (например, между потреблением и доходами), и множеством, если в ней участвуют три и более переменных (например, потребление, доходы, цены). Частичная К. определяет отношения между двумя переменными когда для третьей переменной берется определенная постоянная величина (например, корреляция между потреблением и доходами для данного возрастного класса участников). Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции в теории вероятности и статистике — это показатель характера изменения двух случайных величин.