Öncelikle bkz. [[Kovaryans]] _Korelasyon, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ve yönünü ölçer._ **Korelasyon katsayısı, -1 ile 1 arasında bir değer alır.** Korelasyon birimsizdir, yani hangi birimlerde ölçüldüğünden bağımsızdır. Bu, farklı veri setleri arasında karşılaştırma yapmayı kolaylaştırır. $r = \frac{\text{Kovaryans}(X, Y)}{\sigma_X \sigma_Y}$ Burada $\sigma_X$ ve $\sigma_Y$, X ve Y değişkenlerinin standart sapmalarıdır. **Standartlaştırma:** Korelasyon, kovaryansı iki değişkenin standart sapmaları ile bölerek standartlaştırır. Bu, korelasyonun -1 ile 1 arasında olmasını sağlar ve ilişkiyi karşılaştırılabilir kılar. Kovaryansın büyüklüğü ölçü birimlerine bağlı olduğu için, doğrudan kıyaslama yapmak zordur. Korelasyon ise birimsiz olduğu için, farklı veri setleri veya değişkenler arasında karşılaştırma yapmak daha kolaydır. Hem kovaryans hem de korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü (pozitif veya negatif) gösterir. Ancak korelasyon, ilişkinin gücünü de sayısal olarak ifade eder. Örneğin, \( r = 0.8 \) güçlü bir pozitif ilişkiyi, \( r = -0.3 \) ise zayıf bir negatif ilişkiyi gösterir.