Először elkészítettük a fenti Excel file első és harmaidik munkalapját. Ez vizuálisan alátámasztotta, hogy a hipotézisvizsgálat a következők között tanít meg különbséget tenni: (a) igaz a hipotézisünk, a várttól való eltérés csak a véletlennek tulajdonítható (b) az eltérésnek az az oka, hogy nem igaz a hipotézisünk. A file elkészítéséhez szükségünk volt arra, hogy $ jellel lehet befixálni Excelben a hivatkozásokat (a képletben a hivatkozott cella mellé kattintva F4-el lehet váltogatni a különböző fixálások között). Azt is megtanultuk, hogy tömb értékű függvényt úgy élesítünk, hogy az első cellába beírjuk a függvényt, kijelöljük a teljes céltartományt majd F2-t követően crtl+shift+entert nyomunk.
Ezután kétdimenziós folytonos eloszlás szimulációjáról, elméleti korrelációról és kétdimenziós normális eloszlásról volt szó (részleteket lásd Vetier András elektronikus jegyzetének negyedik részében). Megbeszéltük, hogy a függetlenségből következik a korrelálatlanság (0 korreláció), de a korrelálatlanságból általában nem következik a függetlenség. Megjegyzetem, hogy speciálisan kétdimenziós normális eloszlás esetén azért igaz, hogy a korrelálatlanság és a függetlenség ekvivalens. Említettem azt is, hogy a korreláció egy -1 és 1 közötti szám. Az előjele megmondja, hogy együtt vagy ellentétesen mozognak a változók, a nagysága pedig ennek a hatásnak az erősségét mutatja. A korrelációra úgy lehet tekinteni, mint a lineáris összefüggőség mérőszámára (ezt a lineáris regressziónál értjük majd meg részletesebben). Az elméleti kitérő után kétdimenziós normális eloszlást szimuláltunk, lekértük a paramétereket közelítő statisztikákat és pontfelhő ábrát készítettünk. Érdemes a szimulált kétdimenziós normális eloszlás paramétereinek változtatgatása mellett megfigyelni a pontfelhő ábra változásait.