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普通、単に相関係数といえばピアソンの積率相関係数を指す。ピアソン積率相関係数の検定は偏差の正規分布を仮定する（パラメトリック）方法であるが、他にこのような仮定を置かないノンパラメトリックな方法として、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数なども一般に用いられる。 日本産業規格では、相関
統計学における母集団（ぼしゅうだん、英: population）とは、調査対象となる数値、属性等の源泉となる集合全体を言う。統計学の目的の一つは、観測データの標本から母集団の性質を明らかにすることである。 統計的規則性を明らかにしたい対象について、観察可能なすべての潜在的な観測値の集合を母集団
で添字付けられる数の配列（多重数列）の情報を取り込んだ多変数冪級数を同様に考えることもできる。 母関数には、通常型母関数 (ordinary generating function)、指数型母関数 (exponential generating function)、ランベルト級数 (Lambert
物理学において相関関数（そうかんかんすう、英: correlation function）は、2つの物理量の間の相関を表す量である。様々な分野に登場する極めて広い概念であり、問題設定に応じて定義も僅かに異なる。 一般にx を空間、時間または時空間などのパラメータとし、x の各々の値に対応した物理量A
関係代数の基本的な考え方は、集合論と一階述語論理の流れをくんでいる。 関係代数の演算子は、閉包性（closure）をもつ。関係において閉包である。 つまり次のことがいえる。 関係代数は、1つもしくは複数の関係を基にして演算を行う。 関係代数で演算を行って返される結果は、必ず関係である。 関係代数演算
により分類される。 Lu は単項関係あるいは性質を表す。 Luv あるいは uLv は二項関係を表す。 Luvw は三項関係（英語版）を表す。 Luvwx は四項関係を表す。 集合 X1, …, Xk は定義域と呼ばれる。すべての Xj が同じ集合 X のとき、L を X 上の k 項関係と呼ぶ。 Peirce
関係代数 (かんけいだいすう) 関係代数 (関係モデル) (relational algebra, リレーショナル代数) - 関係データベース (リレーショナルデータベース) における関係モデル (リレーショナルモデル) の代数的演算の体系 関係代数 (数学) (relation algebra)
二つの信号を畳み込む畳み込みの式 ( f ∗ g ) ( m ) = ∑ n f ( n ) g ( m − n ) {\displaystyle (f*g)(m)=\sum _{n}{f(n)\,g(m-n)}} のうち片方の関数の信号配列の順序をフリップ(逆順に)して畳み込むと、相互相関関数を求めることができる。
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