Bewege die acht weißen Kringel im Schaubild und beobachte, wie sich die Kovarianz, die Korrelation, die Steigung der Regressionsgeraden und die Regressionsgerade verändern. Die Kovarianz ergibt sich als die Summe der Flächeninhalte der blauen (positiv gezählt) und orangefarbenen (negativ gezählt) Rechtecke. Die Punkte stellen zweidimensionale Ergebnisse einer simultanen Messung von Drehzahl und Leistung eines Motors dar. Die Kovarianz detektiert gleichsinnigen (positive Kovarianz) oder gegensinnigen (negative Kovarianz) Zusammenhang zwischen Drehzahl und Leistung; die Korrelation gibt die Stärke dieses (linearen) Zusammenhangs an. Die Regressionsgerade modelliert den bestmöglichen linearen Zusammenhang zwischen den Daten; ihre Steigung ergibt sich als Quotient aus Kovarianz und der Varianz in y (hier: Leistung).