简单来说，假设你固定一个参数，比如截距，然后估计斜率。问题是：当你改变固定参数时，你的斜率估计会改变吗？它会在某种程度上，效果的强度/方向是参数的相关性。

假设您有一个简单的线性回归，第一象限的斜率为正（x 和 y 为正）。如果您开始将截距向上移动 y 轴，那么您的斜率将必须相应减小才能通过数据。在这种情况下，截距和斜率是负相关的。在任何特定设置中，相关性的强度将取决于数据的性质（位置、分布等）

以防万一，相关性指的是估计的参数，并且源于它们是使用相同数据得出的事实。它并不意味着被估计的未知参数之间的相关性，它们是常数（在常客方法中），不能具有“相关性”。从这个意义上说，它没有“直观”的解释，因为它是估计过程本身的结果，并不反映正在研究的现实世界现象的某些方面。