Pearson correlation
Эта корреляция как правило используется для данных одной природы, то есть одной и той же физической величины, например давление-давление, дебит-дебит и т.д.
Однако она также полезна и для разнородных физических величин, которые по своей сути связаны линейной связью, например дебит и депрессия скважины для слабо-сжимаемой жидкости (например водонагнетательной скважины).
Spearmen Correlation
Коэффициент корреляции Спирмена традиционно обозначается \rho_{xy}, меняется от -1 до 1 и показывает насколько согласованно динамические параметры растут или падают одновременно, безотносительно к величинам самих изменений.
Это вид корреляции применяется для величин разной физической природы, например расход нагнетательно скважины и обводненность соседней добывающей скважины.
При этом анализа важна не амплитуда отклика одной величины на изменение другой, а их временная согласованность, что и дается выражением коэффициента Спирмена.
Kendall correlation
Коэффициент корреляции Кендалла традиционно обозначается \tau_{xy}, меняется от -1 до 1 и показывает насколько согласованно динамические параметры растут или падают, безотносительно к величинам самих изменений.
Коэффициент корреляции Кендалла является близким аналогом коэффициента корреляции Спирмена, но в ряде случаев имеет определенные преимущества, например, лучшую устойчивость к ошибками в данных.
Однако вычислительные затраты при расчета коэффициента корреляции Кендалла выше, чем Спирмена.
В ряде рутинных (например, оптимизационных) задач это обстоятельство является очень важным фактором при выборе методики оценки скореллированности данных.
Fehner correlation
Коэффициент корреляции Фехнера меняется от -1 до 1 и показывает как часто динамические параметры растут или падают одновременно, безотносительно к величинам самих изменений.