பொருளாதார அளவையியல் என்பது பொருளியல், புள்ளியியல், கணிதம் ஆகிய மூன்றின் ஒருங்கிணைப்பாகும்.
பொருளாதார அளவையியல் என்பது பொருளாதார அளவீட்டு முறை. பொருளாதார அளவையியல் பொருளாதாரத் தன்மைகளை அளவீடு செய்ய பயன்படுகிறது.

ஒரு மாறியின் மதிப்பில் மாற்றம் மற்ற மாறியின் மதிப்பில் எத்தகைய மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் என்பதே ஒட்டுறவு ஆகும். இங்கு இரு மாறிகள் மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகின்றது.

ஒரு முழுத்தொகுப்பின் புள்ளி விவரங்களைப் பற்றி உய்த்துணர்வதற்கு மாதிரி ஆய்வுப்புள்ளி விவரங்களைப் பயன்படுத்துதல் உய்த்துணர்வுப் புள்ளி விவரம் எனப்படும்.

1. விவரிப்பு புள்ளியியல்
2. உய்த்துணர்வு புள்ளியியல்

புள்ளியியல் என்பது மதிப்பீடுகளையும் நிகழ்தகவுகளையும் பற்றிய அறிவியலாகும்.
(அல்லது)
புள்ளியியல் என்பது எண்ணியலான விவரங்களைத் திரட்டி, ஒருங்கிணைந்து வழங்கி, பகுத்தாய்ந்து விவரிப்பது ஆகும்.

1. எளிய உடன்தொடர்பு:
உடன்தொடர்பு பகுப்பாய்வில் ஒரு நேரத்தில் இரு மாறிகளை மட்டும் எடுத்துக் கொண்டால் அதனை எளிய உடன்தொடர்பு என்கிறோம்
2. பன்முக உடன்தொடர்பு:
உடன்தொடர்பு பகுப்பாய்வில் இரண்டிற்கும் மேற்பட்ட காரணிகளை ஒருசேர எடுத்துக் கொண்டால் அது பன்முக உடன்தொடர்பு என்கிறோம்
3. பகுதி உடன்தொடர்பு:
உடன்தொடர்பு பகுப்பாய்வில் இரண்டிற்கும் மேற்பட்ட காரணிகளை எடுத்துக் கொண்டாலும், அவற்றினில் இரண்டு மட்டும் பகுத்தாய்ந்தால், அதனை பகுதி உடன்தொடர்பு என்கிறோம்

உண்மையான சராசரியிலிருந்து திட்டவிலக்கத்தினைக் காணும் முறை

\(\begin{aligned} & \overline{\mathrm{X}}=\frac{225}{9}=25 \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} \sigma=\sqrt{\left(\frac{\sum(\mathrm{x}-\overline{\mathrm{x}})^2}{n}\right)}=\sqrt{\frac{426}{9}}=\sqrt{47.33}=\mathbf{6 . 8 8} \end{aligned}\)

1. பொருளியல் கோட்பாடுகள்
2. பொருளியல் கோட்பாட்டுக்கான கணித மாதிரி
3. பொருளாதார அளவையில் மாதிரி
4. புள்ளி விவரங்கள்
5. மாதிரியினை நிறுவுதல்
6. எடுகோள் சோதனை
7. முன் கணித்தல் மற்றும் மதிப்பிடுதல்
8. மாதிரியை நெறிப்படுத்துதலுக்கும், கொள்கை வகுப்பிற்கு பயன்படுத்துதல்

1. இரு மாறிகளுக்கிடையே உள்ள உறவை விளக்க ஒட்டுறவுப் பகுப்பாய்வு பயன்படுகிறது.
2. இரு மாறிகளுக்கிடையே காரண விளைவை ஆராய்ந்து அவைகளுக்கு இடையே சார்புத் தொடர்பை ஏற்படுத்த பயன்படுகிறது.
3. தனித்த மாறியின் குறிப்பிட்ட மதிப்பிற்கு சார்பு மாறியின் மதிப்பு எவ்வளவு என்பதை ஊகம் செய்ய உதவுகிறது.
4. நேர்கோடு அல்லாத தொடர்புகளையும் ஆய்வு செய்ய பயன்படுகிறது.  

\(r=\frac { \sum { XY } }{ \sqrt { \sum { { X }^{ 2 } } } \sqrt { \sum { { Y }^{ 2 } } } } \) இங்கு, \(\sum { (X-\bar { X } ) } ,\sum { { (Y-\bar { Y } ) } } \)

\(\bar { X } =\frac { 42 }{ 6 } =7\) \(\bar { Y } =\frac { 30 }{ 6 } =5\)
\(\sum { { x }^{ 2 }=32 } \sum { { y }^{ 2 }=32 } \sum { xy } =25\)
\(r=\frac { \sum { XY } }{ \sqrt { \sum { { X }^{ 2 } } } \sqrt { \sum { { Y }^{ 2 } } } } \)
\(=\frac { 25 }{ \sqrt { \sum { 32 } } \sqrt { \sum { 32 } } } \)
\(=\frac { 25 }{ 32 } \)

நேர்கோட்டு ஒட்டுறவு மாதிரியின் எடுகோள்கள்:
1) மாதிரியில் கொடுக்கப்பட்டுள்ள சில மாறிகள் சம வாய்ப்பு மாறிகள்
2) சில மாதிரிகளில் U_i மற்றும் விளக்க மாறிகள் (X₁, X₂, X₃ ...) இடையேயுள்ள தொடர்பை விளக்கும்
மதிப்புகளின் பரவல் பற்றிய எடுகோள் சாதாரண குறைந்த வர்க்க முறையில் கூறப்பட்ட சமவாய்ப்பு மாறி எடுகோள்கள் ஆகும். விளக்க மாறிகளின் தொடர்பும் அவற்றிற்கு இடையிலான தொடர்பு பற்றியும் மற்ற எடுகோள்கள் குறிப்பிடுகின்றது
எடுகோள்கள்:
1. U என்பது சமவாய்ப்புள்ள உண்மையான மாறி. அதாவது U வின் மதிப்பு நேரிடையாகவோ எதிரிடையாகவோ அல்லது பூஜ்யமாகவோ இருக்கலாம். எனவே U வின் சராசரி மதிப்பு பூஜ்யமாகும்
2. விலக்க அளவை மதிப்பு U  மாறிக்கு நிலையானதாக இருக்கும்
3. U மாறி சமசீர் பரவலை உடையது
4. இணை விலக்க அளவை மதிப்பு U_i மாறிக்கும் எந்த U_j மாறிக்கும் பூஜ்யமாகவே இருக்கும்
5. U மாறி விளக்க மாறிகளிலிருந்து தனித்து உள்ளது
6. விளக்க மாறிகளின் மதிப்புகள் பிழை இல்லாமல் அளவிடப்படுகின்றது.
7. விளக்க மாறிகள் முழுமையாக நேர்கோட்டுத் தொடர்பு உடையவை அல்ல
8. மாறிகளை அனைத்தும் சரியான முறையில் தொகுக்கப்பட வேண்டும்
9. தொடர்பு சரியாக, குறிப்பிட்டதாக இருக்க வேண்டும்
10. தொகுதி அளவுகள் நேர்கோட்டு முறையில் அமைக்கப்பட வேண்டும்

\(\begin{aligned} \bar{X}=\frac{\sum X}{N}=\frac{311}{10}=31 \frac{1}{10} \quad, \quad \mathrm{~A}=31 \quad \mathrm{X}-\mathrm{A} \Rightarrow 31 \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} \overline{\mathrm{Y}}=\frac{\sum \mathrm{Y}}{\mathrm{N}}=\frac{257}{10}=25 \frac{7}{10} \cdot \mathrm{B}=26 \quad \mathrm{Y}-\mathrm{B} \Rightarrow 26 \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} \mathrm{~N}=10, \quad \Sigma \mathrm{X}=311, \quad \Sigma \mathrm{Y}=257 \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} \Sigma \mathrm{d} x=(\Sigma \mathrm{X}-\mathrm{A})=1, \quad \Sigma \mathrm{d} y=(\Sigma \mathrm{Y}-\mathrm{B})=-3, \quad \Sigma \mathrm{d} x^2=203 \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} \Sigma \mathrm{d} y^2=159, \quad \Sigma \mathrm{d} x \mathrm{~d} y=178 \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} r=\sqrt{\frac{N \sum d x d y-\left(\sum d x\right)\left(\sum d y\right)}{\sqrt{N \sum d x^2-\left(\sum d x\right)^2} \sqrt{N \sum d y^2-\left(\sum d y\right)^2}}} \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} =\frac{10 \times 178-(1)(-3)}{\sqrt{10 \times 203-(1)^2} \sqrt{10 \times 159-(-3)^2}} \end{aligned}\)
\(\begin{aligned} =\frac{1780+3}{\sqrt{2030-1} \sqrt{1590-9}} \end{aligned}\)
\(=\frac{1783}{\sqrt{2029}\sqrt{1581}}\)
\(=\frac{1783}{(45.044)(39.761)}=\frac{1783}{1790.94}\)
\(\therefore\) r = 0.9955