線形相関があると想定される場合、それは変数に最も近いフィットを与える線です。
例：
私の教師としての仕事では、数学で得点した学生は物理学でも得点し、その逆もまた同様であると感じました。
そこで私はExcelで散布図を作成しました。ここでx =数学、y =物理学で、各生徒は点で表されていました。
私は、点の集まりがあちこちにあるのではなく、葉巻のような形をしていることに気づきました（後者はまったく相関がないことを意味します）。
それから私は二つのことをしました：
（1）相関係数を計算した（高い）
（2）「最適ライン」を描いた
後者は回帰直線です、そしてあなたはそれに付随する方程式さえ持つことができます。
このことから、相関がどれほど良いかに応じて、相関を他のスコアから多少なりとも合理的に予測することができます（相関は別の主題です）。
リマーク：
たくさんの 'buts'と 'ifs'があります。まず、相関関係が線形であることを合理的に確認する必要があります。