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O coeficiente de correlação pode ser usado para medir a dependência linear entre duas variáveis ​​aleatórias. O coeficiente de correlação mais comum, gerado pela correlação produto-momento de Pearson, pode ser usado para medir a relação linear entre duas variáveis. No entanto, em uma relação não-linear, este coeficiente de correlação pode não ser sempre uma medida adequada de dependência.

As diferenças entre correlação e dependência podem ser ilustradas pelos conceitos de correlação e causação. O coeficiente de correlação não indica a presença de uma relação causal entre duas variáveis. Por exemplo, não existe uma relação causal comprovada entre felicidade e força física. Embora uma análise de dados possa indicar uma correlação positiva entre as duas variáveis, isso não implica que a felicidade cause um aumento na força física ou seja inversa - que um aumento na força física provoca felicidade - são verdadeiras. Conseqüentemente, a dependência de uma variável, por outro lado, não pode ser determinada diretamente do coeficiente de correlação devido à ação de variáveis ​​aleatórias estranhas que influenciam a dependência estatística. Por exemplo, a correlação entre o número de marinheiros em um navio e sua velocidade média não indica causalidade devido à presença de vários outros fatores, como as condições climáticas, as configurações do acelerador e sua carga útil. O setor financeiro também usa os princípios de causalidade e correlação em relação à relação entre lucro por ação (EPS) e outras métricas financeiras.

Existem vários tipos de coeficientes de correlação utilizados para determinar a relação entre tipos de dados variados, incluindo a correlação de ordem de classificação de Spearman, correlação biserial e correlação de Phi. O coeficiente de correlação de Pearson é denotado pela letra "r" e pode ser usado para interpretar a força ou fraqueza de uma relação entre duas variáveis ​​entre os valores +1 e -1. Quando quadrado, o valor resultante é conhecido como o coeficiente de determinação que expressa a variação de tal relação.