1.31. совместный центральный момент1) порядков q и s Математическое ожидание произведения центрированной случайной величины (X - μx) в степени q и центрированной случайной величины (Y - μy)в степени s для двумерного распределения: 
Примечание - Совместный центральный момент порядков 2 и 0 - дисперсия маргинального распределения X. Совместный центральный момент порядков 0 и 2 - дисперсия маргинального распределения Y. 1) Если при определении моментов значения случайных величин X, X - a, Y, Y - b и т.д. заменяют на их абсолютные значения |Х|, |Х - а|, |Y|, |Y - b| и т.д., то моменты называют «абсолютными моментами». |
1.32. ковариация; корреляционный момент Совместный центральный момент порядков 1 и 1: 
|
1.33. коэффициент корреляции Отношение ковариации двух случайных величин к произведению их стандартных отклонений: 
Примечания 1. Эта величина всегда будет принимать значения от минус 1 до плюс 1, включая крайние значения. 2. Если две случайные величины независимы, коэффициент корреляции между ними равен нулю только в случае двумерного нормального распределения. |
1.34. кривая регрессии (Y по X) Для двух случайных величин Х и Y кривая, отображающая зависимость условного математического ожидания случайной величины Y при условии Х = х для каждой переменной х. Примечание - Если кривая регрессии Y по X представляет собой прямую линию, то регрессию называют «простой линейной». В этом случае коэффициент линейной регрессии Y по Х - это коэффициент наклона перед х в уравнении линии регрессии. |
1.35. поверхность регрессии (Z по Х и Y) Для трех случайных величин X, Y, Z поверхность, отображающая зависимость условного математического ожидания случайной величины Z при условии Х = х и Y = y для каждой пары переменных (х, у). Примечания 1. Если поверхность регрессии представляет собой плоскость, то регрессию называют «линейной». В этом случае коэффициент линейной регрессии Z по Х - это коэффициент перед х в уравнении регрессии. 2. Определение можно распространить на число случайных величин более трех. |
1.36. равномерное распределение; прямоугольное распределение а) Распределение вероятностей непрерывной случайной величины, плотность распределения вероятности которой постоянна на конечном интервале [а, b] и равна нулю вне его. b) Распределение вероятностей дискретной случайной величины такое, что 
для i = 1, 2, ..., n. Примечание - Равномерное распределение дискретной случайной величины имеет равные вероятности для каждого из п значений, то есть 
для j = 1, 2, ..., n. |