কিছু লোক একই স্বজ্ঞাত ধারণাটি ভাগ করে নেওয়ার জন্য এটি সহায়ক। আমরা সকলেই এরকম কিছু দেখেছি:
এই ডেটাগুলি সম্ভবতঃ স্বাধীন কিন্তু স্পষ্টভাবে পারস্পরিক সম্পর্ক প্রদর্শন করে (r = 0.66)। "আমি ভেবেছিলাম স্বাধীনতা শূন্য সহাবস্থানকে বোঝায়!" ছাত্র বলে।
যেমন অন্যরা ইতিমধ্যে চিহ্নিত করেছে, নমুনা মানগুলি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত তবে এর অর্থ এই নয় যে জনসংখ্যার সাথে ননজারো পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে।
অবশ্যই, এই দুটি স্বতন্ত্র হওয়া উচিত - প্রদত্ত নিকোলাস কেজ এই বছর রেকর্ড-সেটিং 10 টি ছবিতে হাজির হয়েছিল, আমাদের সুরক্ষার প্রয়োজনে গ্রীষ্মের জন্য স্থানীয় পুলটি বন্ধ করা উচিত নয়।
কিন্তু যখন আমরা পরীক্ষা করে দেখি যে এই বছর কত লোক ডুবে আছে, তখন একটি ছোট্ট সম্ভাবনা রয়েছে যে এই বছর রেকর্ড-সেট করা 1000 লোক ডুবে আছে।
এ জাতীয় পারস্পরিক সম্পর্ক প্রাপ্তির সম্ভাবনা নেই। এক হাজারে হয়ত একটা। তবে এটি সম্ভব, যদিও দু'জন স্বাধীন। তবে এটি কেবল একটি মামলা। লক্ষ করুন যে সেখানে লক্ষ লক্ষ সম্ভাব্য ইভেন্টগুলি পরিমাপ করার জন্য, এবং আপনি একটি উচ্চ সম্পর্কের বিষয়ে কিছু দুটি ঘটনার প্রতিক্রিয়াগুলি বেশ উচ্চতার (তাই উপরের মতো গ্রাফগুলির অস্তিত্ব) সম্ভাবনা দেখতে পারেন।
এটি দেখার আরেকটি উপায় হ'ল দুটি স্বাধীন ঘটনা সর্বদা অসম্পর্কিত মান দেবে তা গ্যারান্টি দেওয়া নিজেই সীমাবদ্ধ। দুটি স্বতন্ত্র পাশা দেওয়া, এবং প্রথমটির ফলাফলগুলি, দ্বিতীয় পাশের জন্য ফলাফলের একটি নির্দিষ্ট (বড় আকারের) সেট রয়েছে যা কিছু ননজারো পারস্পরিক সম্পর্ক দেবে। প্রথম পাশের সাথে শূন্য সম্পর্ক স্থাপনের জন্য দ্বিতীয় পাশের ফলাফলকে সীমাবদ্ধ করা স্বাধীনতার স্পষ্ট লঙ্ঘন, কারণ প্রথম পাশের রোলগুলি এখন ফলাফল বিতরণকে প্রভাবিত করছে।