Корреляционная связь — это тавтология?

Нет. Это наука. Я когда-то работал в этой области. Хотя, как электронику, это была не моя задача. Пришлось изучить и дать направление для изучения теории программистам, которые работали со мной в одном проекте.

Была поставлена задача: Определить динамические параметры микросхем на основании статических параметров. Дело в том, что статические параметры получались на разработанном и созданном мной устройстве, управляемом ЭВМ практически мгновенно. А вот динамические оператор должен был проверять вручную. А это время.

Суть - совокупность статических параметров определяет вероятность соответствующих динамически. После корреляционной обработки статических и динамических, по статическим можно предсказать и динамические.

А теперь обобщённо:

Если взять массу исходных данных для однотипных объектов и массу выходных данных для каждой группы входных, то можно определить зависимость выходных от каждого из входных и их комбинаций. А также определить и уровень зависимости. Давно уже работал над этим. Но если не ошибаюсь, то уровень корреляционной зависимости от единичного или комбинированного сочетания данных считается сильной корреляционной зависимостью, если превосходит 83% (тут могу и ошибаться - последний раз с этим работал 30 лет назад). Это довольно сложные расчёты. Но дают поразительные результаты. В моём случае попадания в истину равнялись 93%. А отклонения составили всего лишь 3.5%, что допускалось техническими условиями. В проверке динамических характеристик отпала необходимость

Этот же метод используется и в социологических исследованиях. Простой расклад голосов в процентах ничего не говорит. Надо учесть еще и распределения голосов среди разных групп населения. По возрасту, образованию, месту жительства... Учесть количество категорий голосовавших в стране, выяснить корреляционную зависимость по каждой из групп... произвести расчёты... и только тогда можно получить достаточно достоверный результат о настроениях населения всей страны. Используя этот метод институт Гэллапа предсказал победу Рузвельта, в которую тогдашние эксперты не верили и считали невероятной. Они не пользовались математикой.