1)
Den Korrelationskoeffizienten zu berechnen, ist nur bei Bsp. 2 und 4 sinnvoll, denn nur da ist ein linearer Zusammenhang zu erkennen.
2)
Die Daten aus Bsp. 2 sind positiv korreliert, d.h. r > 0 und r liegt nahe bei +1.
Die Daten aus Bsp. 4 sind negativ korreliert, d.h. r < 0 und r liegt nahe bei -1.
3)
Bei Bsp. 1 und 3 ist kein linearer Zusammenhang zu erkennen, somit macht es keinen Sinn, den Korrelationskoeffizienten zu berechnen. Bei Bsp. 3 ist exponentieller Zusammenhang gegeben. Hier könnte man aufgrund der Steigung den Wachstumsfaktor schätzen. Bei Bsp 1. erkennt man eine Häufung in der Umgebung zweier Fixpunkte. Hier könnte man die Daten zunächst in zwei Klassen einteilen, und die Summe der quadratischen Abstände zu einem Kreismittelpunkt (Fixpunkt) minimieren.