Muito importante entender a parte que colocamos em destaque (sublinhada) acima. Um fenêmeno em estudo para duas Variáveis Aleatórias X e Y até pode ser uma relação de causa e efeito, isto é, Y como função matemática de X: y(X) e ou X como função matemática de y: x(Y) em que quando o valor x cresce, observa-se que Y SEMPRE cresce - função Não-Decrescente (ou que Y SEMPRE decresce - função Não- Crescente). As Variáveis não seriam mais Aleatórias, mas sim se tratando de um Problema Determinístico (Não Probabilístico) onde se saberia com certeza de que um acrécimo no valor de x IMPLICARIA num acréscimo no valor de y (isso, considerando Y como função matemática de X). À luz da Estatística não mudaria nada, pois que a relação se comprovaria - Até em se tratando (mais tarde) de Regressão, o que se conseguiria é um função que descreveria este fenômeno, mas que ainda haveriam de existir ERROS entre o valor de y(X) e o Y*(X) calculado dado a função escolhida no modelo de regreção. tendo-se como critério de ajuste o Método dos Mínimos Quadrados. Neste Problema supostamente tido como determinístico, ter-se-ia uma Forte Correlação entre X e Y e que o Coefiente de Correlação certamente igual a 1 para função não-decrescente (e -1, para função não-crescente). O Diagrama de Dispersão seria o Gráfico da Função y(X) ou da Função x(Y)! Observa-se que este para problema determinístico dado o Grafico mencionado, a Função de Ajuste Y*(X) poderia ser obtida, por exemplo, por Métodos da Disciplina da Matemática Computacional denominada de "Cálculo Numéro" sendo um destes o Método o de Interpolação Polinomial ou um outro tipo de função Interpoladora.