Együtthatók kiszámítása során

27.20 Ahol csak három vagy négy véletlen értékek, tudjuk számítani a parciális korrelációs és regresszió, kezdve közvetlenül a nulladrendű együtthatót, a megfelelő számú képletek fent kapott. Ha van egy nagy számú változót, célszerű rendszerezni a számtani formájában selejtezők. Sőt, meg kell, hogy kiszámítja az összes kiskorúak a korrelációs mátrix C, majd helyettesítésével őket képletű (27,6), (27.19) és (27.26), megkapjuk az együtthatókat a korreláció és regresszió, valamint a diszperzió maradékok (vagy hiba) az összes megbízás. Most az elektronikus számítógépek váltak széles körben elérhető, és akkor elkerülhető a fárasztó kézi számításokat.

Hasznos kis tábla az értékek, olyan hasznos, mint trigonometriai táblázatokat. Például, adott megtalálható tehát és így tovább.

A Kelley statisztikai táblázatok (Harvard U. P. 1948) tartalmazza az értékeket

A következő két példa kerül bemutatásra értelmező és számítástechnikai érdeklődést.

Megvizsgálva néhány régióban England hatása időjárás terményekre, Hooker (1907) a következőket állapította meg átlagok, szórások, és korrelációt betakarítás széna mázsa tavaszi csapadék hüvelyk

és halmozódott fel a tavaszi hőmérséklet magasabb számok 20 éve:

A fő látványosság itt a kérdés az időjárás hatását az értéke növények, ezért úgy véljük, csak a regressziós képest a másik két véletlen változó. A nulladik érdekében összefüggések úgy tűnik, hogy az aratás és a csapadékmennyiség pozitívan korrelál, a kitermelés és a felhalmozódott tavaszi hőmérsékletek - negatív. Hogyan lehet értelmezni ezt az utolsó eredmény? Talán egy magas hőmérséklet károsan befolyásolja a hozamot vagy esetleg negatív korreláció annak a ténynek köszönhető, hogy a magas hőmérséklet magában mennyiségének csökkentésével az eső, úgy, hogy a felhasznált hő több mint szüntetni a káros hatásokat a szárazság?

Annak érdekében, hogy némi fényt erre a kérdésre, kiszámítja a parciális korrelációk. Tól (27,5) találunk

Következő, szükségünk van egy regresszió és hibavariancia. van

Ez az összefüggés azonban értékeket tartalmaz, amelyek nem az önérdek. Számításaik lehet kerülni, ha tudomásul vesszük, hogy honnan (27.33), arra utal, hogy a

A standard deviáció a néhány érdeke, és ki lehet számítani szerint (27.33). kap